明示-推理

摘要： 英语脑筋急转弯凭借其既在意料之外又在情理之中的娱乐效果吸引了大批国内外学者从不同的角度对其进行研究。本文从关联理论视角出发,对英语脑筋急转弯展开定性分析,并根据英语脑筋急转弯的双关语特点对其进行系统分类,探索其内在运作的机制以及原理,进一步阐述出题者与答题者具体的“明示-推理”的过程以及他们找到最佳关联的方式。

摘要： 概述关联理论的内涵.指出关联理论提出的明示—推理模式对英语阅读理解的过程及英语阅读教学的开展极具阐明意义和指导功效,两者都以获取文本信息与读者认知之间的最佳关联为最终目标.指出在阅读教学中,教师可结合艺术类专业学生的认知心理倾向及专业特点,通过采用图形教学法、进行单元整体教学设计、增加明示信息、精选阅读素材等有效手段帮助学生构建认知语境,增加对文本隐含信息的推理能力及假设以获取最佳关联,从而提高学生的阅读能力与效率.

摘要： 概述关联理论的内涵。指出关联理论提出的明示—推理模式对英语阅读理解的过程及英语阅读教学的开展极具阐明意义和指导功效,两者都以获取文本信息与读者认知之间的最佳关联为最终目标。指出在阅读教学中,教师可结合艺术类专业学生的认知心理倾向及专业特点,通过采用图形教学法、进行单元整体教学设计、增加明示信息、精选阅读素材等有效手段帮助学生构建认知语境,增加对文本隐含信息的推理能力及假设以获取最佳关联,从而提高学生的阅读能力与效率。

摘要： 英语中存在大量模糊限制语,在交际中发挥举足轻重的作用.说话人恰当地运用模糊限制语,可以避免武断,委婉地表达自己的观点和态度.本文以《傲慢与偏见》为例,依据关联理论,从明示推理和语境效果分析女性语言中的模糊限制语,语用影响大致体现在人际协调功能、自我保护功能和优雅礼貌功能.

摘要： “土味情话”是近两年来活跃于网络社交和互联网媒介的网络流行语,是一种调侃式表白或夸奖,常出现在与朋友或恋人之间的对话中。为了解该流行语的构建和认知机制,本文以关联理论为理论框架,通过“土味情话”实例,从明示—推理机制、最大关联与最佳关联和认知语境三个方面分析“土味情话”如何在交际中建立认知关联,了解其流行背后的动因,以更好地解读网络流行语。

摘要： 本文主要讨论“哪里”类反问句否定意义的形成与识解过程.文章指出,“哪里”类反问句一般都出现在反常语境下,说话人故意使用反问句对语境中的反常情况进行质疑,在“疑有信无”“疑正信反”怀疑原则的指导下,最终使得这类反问句涌现出否定意义.同时,反问句的识别与理解是一个“明示——推理”的交际过程.听话人可依据上下文、常理或说话人的语调重音、表情等来识别“哪里”类反问句.而且,在互动交际中,反问句具有论辩潜能,听话人在听到该类反问句时,往往能够明白这是说话人不同意自己或别人的观点或行为而进行的论辩,即反驳和否定这种观点或行为的合理性,进而能够识解出该类反问句的否定意义.

摘要： 根据语用学的“关联-顺应”理论和认知语言学的识解理论,非遗外宣翻译是一个译者发挥主体意识,对原文从详略度、辖域与背景、视角、认知参照点、前景化、突显、概念隐喻等不同维度进行识解操作,寻找最佳关联的“明示-推理”阐释行为。针对译文和原文识解方式的不同,提出移植原文识解方式、细化或简化原文识解方式、替换原文识解方式三种顺应译语受众认知假设的语用认知翻译策略,以期对非遗外宣文本翻译研究提供可供借鉴的新视角。

摘要： 微信标题在微信文章中占据着重要地位,精彩的标题是微信文章魅力形成的重要条件.读者阅读标题的过程也可以说是他和作者交流互动的过程.笔者运用语用学关联理论的最佳关联原则,对微信文章标题进行分析,探讨作者制定"标题"时设定的话语生成与理解及其交际功能,归纳出三种微信标题与"关联理论"的关系.

摘要： 理解一种语言需要语境来实现,即从关联理论的角度看问题.翻译过程可以看作一个明示—推理的过程,因此关联理论对其有指导作用,能更好地理解原文,实现翻译最佳语用效果.

摘要： 理解一种语言需要语境来实现,即从关联理论的角度看问题。翻译过程可以看作一个明示—推理的过程,因此关联理论对其有指导作用,能更好地理解原文,实现翻译最佳语用效果。

摘要： 毯子40包含脚踏开关FS1～FS4。装在毯子40上的信息处理装置20在电视监视器上显示在移动路径120－1～120－4中移动的移动对象118－1～118－4，以及与脚踏开关FS1至FS4相对应的应答对象114－1～114－4。应答对象应答对应的脚踏开关的操作。游戏者可以通过踩踏脚踏开关FS1至FS4操作应答对象114－1～114－4，打击移动的移动对象118－1～118－4。在有脚踏开关开启时，对应的应答对象的形态与脚踏开关关闭时的上应答对象的形态的显示不同。

摘要： 本发明公开了一种基于规则推理与GRU神经网络推理的混合推理方法，包括步骤：生成知识图谱并给定的问题查询q，利用GRU网络生成逻辑规则；基于生成的逻辑规则，构建马尔可夫逻辑网络进行知识图谱推理，对逻辑规则进行价值打分；将生成的高质量逻辑规则给到GRU网络用于优化网络参数；利用价值函数计算推理结果的得分并输出可能的结果，量化表示推理结果的可信度。本发明通过对价值函数的设计，结合规则推理和GRU神经网络推理，能够快速有效地找到知识推理的结果，并计算推理结果的可信度。

摘要： 推理装置(10)具有图结合部(14)，该图结合部(14)使用从知识库(11a)提供的知识信息以及从规则数据库(12a)提供的推理规则，以前向链方式结合动态变化的外部信息中的属于彼此不同的域的信息即图，由此生成统合图，其中，所述知识信息包含与人的状态有关的信息和与人的行动有关的信息。

摘要： 范围判定部(412)将对输入数据加密而成的输入密文C

摘要： 本发明提供一种基于情景驱动推理引擎，其包括：方法库模块、推理模块、执行器模块、情景驱动器模块、本地情景库模块以及情景管理器模块。根据本发明的另一个方面，还提供一种基于情景驱动的推理控制方法，其特征在于，包括如下步骤：a. 通过传感器获取情景信息；b. 使用情景驱动推理引擎对情景信息进行推理；以及h.输出情景推理结果。还提供一种基于情景驱动的推理器。传统的推理引擎中是以目标为驱动进行推理，在情景驱动的推理引擎，是以情景驱动的推理模型，情景驱动推理引擎相比传统的推理引擎具有更好的实时性，能满足对时空频变支持的需求。

摘要： 学习装置(100、100a、100b)具有：学习用数据取得部(109)，其取得多个学习用数据，1个学习用数据是基于包含时间序列的观察值的1个或多个时间序列数据中的1个时间序列数据的第1信息、基于包含彼此不同的至少2个预测期间的多个预测期间中的1个预测期间的第2信息、以及基于经过预测期间后的观察值的第3信息的组合；以及学习部(110)，其将组合学习用数据中的第1信息和第2信息而成的信息作为说明变量，并且将第3信息作为响应变量，使用学习用数据取得部(109)取得的多个学习用数据进行学习，生成能够推理经过指定的预测期间后的推理观察值的已学习模型。

摘要： 本申请实施例公开了一种神经网络推理芯片、神经网络推理方法及终端，神经网络推理芯片包括SSP和计算模块，其中，计算模块由VSP、MMP以及PSUM构成；SSP，用于根据特征图和神经网络结构参数生成控制指令；VSP，用于基于控制指令生成卷积计算指令和卷积计算数据；MMP，存储有权重数据，用于根据卷积计算指令、卷积计算数据以及权重数据执行卷积计算，获得第一计算结果；PSUM，用于根据第一计算结果确定卷积结果。

摘要： 本发明披露了一种数据处理技术领域的推理服务组件的运算方法和TensorRT推理服务组件，具体包括：接口层，用于待处理数据和推理结果数据与外部的交互；推理层，包含第一运算队列，所述第一运算队列包括一组以上第一运算对象，每一所述第一运算对象有对应连接的TensorRT对象；每一所述第一运算对象包括预设的推理服务模型；调度层，从所述接口层获取待处理数据，从所述推理层获取推理输出结果；调取所述第一运算队列的所述第一运算对象，根据所述第一运算对象执行推理服务；释放所述第一运算对象至第一运算队列。插件层，所述插件层连接所述推理层，所述插件层用于提供推理服务模型。本技术方案使TensorRT调用更加灵活方便。

摘要： 公开了存储推理程序的计算机可读记录介质以及推理方法。非暂态计算机可读记录介质存储用于使计算机执行以下处理的推理程序，所述处理包括：通过将数据片输入至神经网络来提取该数据片的特征；基于所提取的特征生成超维向量；以及将所生成的超维向量存储在存储单元中，其中超维向量与数据片的标签相关联。

摘要： 本申请涉及人工智能领域中自动驾驶领域的环境认知技术，提供了一种推理车道的方法、训练车道推理模型的方法及装置。该方法包括：获取车辆的多种不同类型的传感器的检测结果；对所述检测结果进行坐标系转换，得到位于同一个坐标系下的交通元素数据；使用预设的神经网络模型，基于所述交通元素数据进行车道推理，得到所述车辆的车道。本申请实施例中的方法，有助于降低用于车道推理的神经网络模型的复杂度。