语意

摘要： 传统符号和形式的应用是基于设计本身所呈现的语言和指示的目的,而不是仅用于装饰.设计师从造型的语意着手,在城市景观构筑物上加载与传统相关的元素,传达现代技术意图表达的语境,产生与相应的文化和传统相关的联想.通过景观构筑物外观所构成的传统语境来表达中国文化是不够的.中国文化应该通过设计、施工、运营等各个语境过程来呈现.传统包含变化,现代基于继承,如果我们只是利用传统元素和造型的作为设计工具或道具,在移除二者之后,传统的外在表象开始瓦解,变得摇摇欲坠.但是当外在表象也被移除之后,就显露出可以更深层次利用的精髓——文化与精神.

摘要： 本文旨在将新时代元素及设计理念注入至陶瓷产品设计中,为其赋予新的意义.研究国潮设计方法与风格在陶瓷产品设计中的语意表达途径,探索陶瓷产品时尚化的设计风格与方法,进一步培养青少年文化自信,弘扬中国传统陶瓷文化.

摘要： 有些常用成语字面上有相同语素,词义比较接近,很容易混淆误用,需认真辨析,做到准确理解。例1:乐于助人是无可厚非的,可是在有的人看来,这是一种迂腐。"无可厚非"应换成"无可非议’。"无可厚非"指事情有其一定的道理或原因,语意程度较浅。"无可非议"中的"非议"意为"批评,指责"。"无可非议"指没有什么可以指责或批评的地方,语意程度较深。例2:想不到昔日的"浪子"今天却成了英雄,这就不得不令人另眼相看。

摘要： 把信息从一种形式转化为另一种形式传播出去的过程叫编码。在包装设计中,编码是设计师把抽象的情感、概念或者具体的操作指南转换为可视化的图形符号,解码则是消费者通过包装呈现的信息还原设计师最初的设计意图。包装中的图形语意研究的是包装语言如何给使用对象传达直接的内容体验和隐性特征,通过图形符号语言让消费者感受到产品内在的文化性。本文从包装设计的语意表现形式出发,根据皮尔斯的符号分类法把语意在包装上的表现形式分为指示、图像、象征三种编码途径,分析其如何构成包装设计的整体,并总结包装语意表达的方式,为包装设计提供新的思路。

摘要： 把信息从一种形式转化为另一种形式传播出去的过程叫编码.在包装设计中,编码是设计师把抽象的情感、概念或者具体的操作指南转换为可视化的图形符号,解码则是消费者通过包装呈现的信息还原设计师最初的设计意图.包装中的图形语意研究的是包装语言如何给使用对象传达直接的内容体验和隐性特征,通过图形符号语言让消费者感受到产品内在的文化性.本文从包装设计的语意表现形式出发,根据皮尔斯的符号分类法把语意在包装上的表现形式分为指示、图像、象征三种编码途径,分析其如何构成包装设计的整体,并总结包装语意表达的方式,为包装设计提供新的思路.

摘要： 中国公益海报设计的发展起源于20世纪80年代电视广告的出现.视觉设计中一种特殊"发声"方式-招贴海报设计,被广大设计师接受和使用.公益海报关注社会热点问题,批判人类世界以警醒世人的功能性作用,成为海报创作中的核心主题.文字作为传播信息和记录历史文化的书写符号系统,人类思想活动通过文字得以传承.汉字作为象形文字其语意和图形有着天然的联系,在公益海报创作中,依赖图形的符号意义与视觉表征实现对观念的表达,探究中文字体在公益海报中的表现形式是推动东方哲学与西方设计结合的有效途径.

摘要： 随着消费者对汽车造型越来越重视,对于汽车造型中"语意"的研究也越发重要.文章阐述了汽车造型语意的相关概念,针对汽车外观的主要造型特征,对目前流行的语意表现规律进行了归纳;最后,对汽车造型语意的层次进行了研究,将其归纳为形态、情感、价值和文化4个层次.

摘要： 本文提出了用户文化的层次模型,初步探讨了文化在界面设计中的应用问题。以此为基础,提出以"语意"为桥梁,使用户能通过一定的文化形式来获取相应的语意。并针对用户经验的特点,提出了"情景设置"的方法,提高了界面设计的可用性。

摘要： 逻辑有语用、语意及语法三个层面，厘清这三个层面异同及其相互间的关系，在逻辑教学上会有相当助益。

摘要： 本发明公开了一种语意的结构化表示方法与将一个语意序列识别为一个语意的方法，将一个语意表示或定义为一组该语意与其它语意之间的关系，称其它语意为该语意的参考语意，一个语意对应于多个参考语意，参考语意也是语意；一个语意与其对应的每个参考语意之间，具有不同类型的固定关系；一个语意的准确含意，由其参考语意确定。本发明公开的语意的结构化表示方法，能对语意、语意的含意、以及语意之间的关联进行规范化地表示和记忆(即储存)，这一语意结构提供了一个“坐标系统”，从其中任意一个语意开始定位到与其具有特定关联的其它语意，这一相关语意的索引或定位能力，是计算或推理得到新语意的技术基础，实现了人类智慧活动的一个基础功能。

摘要： 本发明公开一种表示自然语言中的语意和语意之间的关系的方法及推理方法及人工智能系统，本发明的技术方案基于自然语言的组织结构，将其抽象为描述对象的语意的单一实体形式和集合形式、描述关系的语意的单一实体形式和序列形式、描述语意的形式与内涵的对应结构的范式语意‑实例语意对应结构、描述推理逻辑的范式语意关系，并在此基础上形成了完整的语意表示、逻辑表示、推理计算的技术体系，可实现让用户使用类似自然语言的方式，对基于本发明的技术方案构建的人工智能系统进行知识传授，人工智能系统按照被传授的知识进行推理，回答用户提出的问题；本发明可应用于构建具有推理能力的人工智能系统，完成由人类完成的问答工作。

摘要： 本发明提出一种语意辨识方法与语意辨识装置。产生一语音信号的语谱图。通过将语谱图输入至一神经网络模型而侦测语谱图的至少一关键词。判别至少一关键词其中每一者所属的语意类别。依据至少一关键词与至少一关键词的语意类别，决定语音信号的语意意图。

摘要： 本发明公开了一种跨符号系统的语意和语意序列的编码方法，由两种类型的代码和一套编码方法组成。两种类型的代码为：绝对语意代码：绝对语意代码采用A‑x的形式表示，x为整数，如A‑35；符号系统代码：符号系统代码采用S‑x的形式表示，x为整数，如S‑35。本发明可实现跨符号系统的语意和语意序列的编码，实现了单个语意与语意组成的序列间的对应关系，并且实现了语意与语意组成的序列间的对应经由符号系统确定的关系，是一项构建强人工智能系统的使能技术；通过本发明的方法编码的所有绝对语意和符号系统之间具有可以相互索引的连接，即可由任意一个代码开始，索引到相关代码，这一反映语意结构的坐标系使得计算生成新的相关语意成为可能。

摘要： 一种语意分析方法、语意分析系统及非暂态计算机可读取媒体。语意分析方法包括：输入语音并辨识语音以产生输入语句；其中输入语句包含多个词汇；根据每一词汇对应的词性从词汇中选择至少一关键词汇；根据输入语句建立剖析树，并根据剖析树以及至少一关键词汇找出多个关联子句；计算关联子句之间的关联特征向量；组合关联特征向量与每一词汇对应的词汇向量，以产生每一词汇对应的词汇特征向量；以及利用语意分析模型分析词汇特征向量以产生分析结果；其中，分析结果包含每一词汇对应的属性分类以及输入语句对应的意图。借此，达到提升自然语言理解技术准确率的功能。

摘要： 本发明提供了一种汽车金融领域专用词汇的语意识别方法，包括：S1：基于在当前待识别环境中识别出的目标词汇，实时生成第一词汇链；S2：基于第一词汇链和汽车金融场景识别模型，实时确定出当前场景类别链；S3：基于当前场景类别链确定出最新目标场景对应的专用词汇识别模型；S4：基于专用词汇识别模型对最新获得的第一词汇链进行语意识别，直至获得完整语意识别结果并输出；用以提高汽车金融行业专用词汇的语意识别准确率，通过场景识别模型和专用词汇识别模型更好地提升人工智能语音在汽车行业的意图理解。

摘要： 本发明涉及一种音频语意概述方法，具体为一种融合全局场景与局部事件信息的音频语意概述方法，首先对实际场景中产生的音频进行建模分析，随后从声学场景的宏观全局特性入手，并融合了对于场景内各音频事件的精细化感知，最终生成贴合人类自然语言逻辑的语意概述文本，本发明对于声学场景中局部声音事件的精细化感知为构建音频特征的语意信息与自然语言语意信息的映射提供了细粒度的信息感知方式，能够有效规避传统方法对于音频事件的误识别与内容忽略，有助于构建更高语意层次的人机交互过程；此外，本发明提供了全新的注意力计算机制，相比传统注意力机制降低了计算成本。

摘要： 本发明公开了一种有意义的语意的表示方法和推理引擎方法，将一个有意义的语意与其在全部有意义的语意所组成的网络结构中直接相邻的语意建立关联，通过这种关联关系表示这个有意义的语意；并基于这种表示方法，建立从一组有意义的语意出发，推理得到新的有意义的语意的推理方法。本发明公开的技术方案可实现基于自然语言录入推理规则，并可表示全部的已知的逻辑形式，是一种全能型的人工智能推理系统；基于这一技术方案可以实现类似自然语言交流的智能系统向人类专家学习的过程，是实现自然语言理解和生成的一项使能技术，可实现以特定问题为导向的推理，以问题为导向的循证推理可优化计算和储存资源的使用，将其集中于特定目标。

摘要： 本发明公开了一种双门限法与残差神经网络结合的声音语意识别方法及系统，首先自行收集了一套语音数据，针对这套数据进行了数据规范化等预处理操作；然后基于双门限法端点检测，寻找噪音点，进行降噪处理。同时使用分帧、加窗、傅里叶变换等一连串步骤将原始数据集中的所有音频转换为语谱图，得到图像数据集；最后使用深度残差网络对训练集进行训练，并根据训练到的模型在测试集中测试。本发明的优点在于：应用到船舶中实现了较高准确率的方法优化船舶护航能力，相较于人耳识别笛音具有成本低的特性。另外，本方法创新性的提出将端点检测与深度学习相结合的方式对语音进行语义理解，其效果远超单独利用端点检测或深度学习进行语音分类的方式。

摘要： 本申请实施例提供一种语义分割模型的训练方法、语意分割方法及装置方法和装置，涉及图像处理技术领域，包括：通过将获取的多个样本图像输入至语意分割模型中，获得目标特征图像，对目标特征图像采用交叉熵损失函数进行损失值计算，根据损失值对模型进行训练，其中，语义分割模型包括多个注意力模型。由于注意力模型可以充分对样本图像的特征信息进行提取，使用训练后的语意分割模型对图像进行分割，可以有效提高对图像分割的准确度。