专用术语

摘要： 偶尔上网,看到一封我写的信,挂在网上出售50元,颇感惊讶。一页便笺信纸,用钢笔写的,写给南京丁瀛。信文主要是劝慰他注意休息,遇事不要太激动,以免犯病。他在文革早期遭受脑外伤,留下癫痫后遗症,写信前又复发了。我与丁瀛相识,是由吴白甸先生介绍的。吴老托他帮我查考内撅外拓这两个书法专用术语的由来,于是他在1978年12月下旬写了6页考订文字,由吴老寄来。

摘要： 笔者在5G与PCB关连性连续报导之本期专文,特以PCB为主而选用部份5G术语为之深入诠释。由于跨领域太远参考文献又不多,对此斗胆扛鼎之举确实吃力不讨好。其中谬误之处也必然不在少数,尚盼高手们指正。

摘要： 提起天气预报,我们最先想到的就是看看手机中的天气软件。那么,以前人们是如何预测天气的呢?首次创造了"天气预报"这一气象专用术语的科学家是英国"皇家海军号"的船长罗伯特·菲茨罗伊。1834~1836年间,他陪同查尔斯·达尔文一起进行海上探险,在航海过程中发明了晴雨表。晴雨表即风暴瓶,风暴瓶内是几种物质的混合溶液,通常包括蒸馏水、乙醇、硝酸钾、氯化铵和樟脑。下面我们就来复原当年的风暴瓶,让它来为我们预报天气。

摘要： 从课外阅读、名著阅读、经典阅读,到《义务教育语文课程标准》中的“读整本的书”,再到《普通高中语文课程标准(2017年版)》中的“整本书阅读与探讨”任务群,“整本书阅读”已从一个普通的词组成为语文教学的专用术语。这意味着,它已逐渐从课外的阅读活动变成具有课程价值的课内教学任务。近三年笔者进行整本书阅读教学实践探索,并立项山东省教育科学“十三五”规划课题“中学语文整本书阅读教学研究”,结合实践研究阐述一点对影响整本书阅读教学效果相关因素的思考和认识。

摘要： 冠心病在医学专用术语中被称为冠状动脉粥样硬化性心脏病。如果在平时会感觉到胸腔中间有一种压迫性的疼痛,时而又会有发晕出汗、呼吸急促、恶心甚至昏迷等症状,那么一定要引起重视,因为这些都是冠心病病症的身体表现。病情一旦严重,很可能随时出现心力衰竭或心肌梗死,这将直接危及患者的生命。但是,冠心病并不是一朝一夕形成的,从专业的角度来讲,它是冠状动脉长期病变的结果。

摘要： 美国全国玻璃协会出版《真空玻璃技术介绍》美国全国玻璃协会(NationalGlassAssociation-NGA)近日出版《真空玻璃技术介绍》(Introduction to Vacuum Insulating Glazing GlassTechnical Paper)。该出版物介绍了真空玻璃的组成和用途,阐述了其在新建建筑、改建建筑和冰箱冷柜领域的应用。美国全国玻璃协会宣传和技术服务主任Urmilla Sowell表示,“《真空玻璃技术介绍》是为了应对真空玻璃日益增长的关注度而编写出版的。这是一个概述性的资料,针对真空玻璃的各个方面进行了科普介绍,列举了真空玻璃在不同领域的应用案例。此外,关于真空玻璃的节能性能、声学改善、尺寸和形状选择、测试标准以及专用术语的详细列表也在其中列出。”

摘要： 程式,是戏曲艺术的一个专用术语,其体现在戏曲创作的文学剧本、表演形式、唱念做打、音乐结构、锣鼓伴奏、装扮格局等各方面。择取某些例子具体来谈则是:在戏曲剧本的文字创作中,需照顾文字的平仄,因戏曲剧本写出后是要放到舞台上搬演,是“以歌舞演故事”的,字音的平仄会影响到音韵。

摘要： [一技]"蒙太奇"本是电影艺术中的一个专用术语,指通过不同的镜头的剪辑、组合等,使影片节奏连贯,给观众留下生动、明晰的印象(如影片中用多个画面的组合表现人物的性格).作文中的"蒙太奇"手法,是指将多组不连贯的画面,按一定的顺序(可以是时间顺序,也可以是空间顺序、逻辑顺序等)组接起来,共同表达一个主题.采用这种手法,取材广泛自由,不受时空约束——一般来说,天地上下、古今中外都可入文;谋篇布局主要靠"意合",省去了承上启下的过渡句,可把精力集中于写好若干相对独立的片段上;文章有排比段的外在形态和内在韵律,画面感强,明快、大气,符合现代读者的审美需求.

摘要： 扫帚扫帚头特指防风头顶部具有的棕色或棕祸色的毛状残存叶基,形如蚯蚓头特指中药材根头部其有明显密集的环纹,又称"旗杆顶"。菊花心特指中药材中药饮片横断面或饮片切面的纹理,形如开放的菊花。凤眼圈特指防风饮片有一黄色圆心,其外层为浅黄白色,如传说中的凤凰的眼睛。

摘要： 筋脉点特指中药材或中药饮片横断面的纤维或维管束。药材折断或切片后,其纤维或维管束呈参差不齐的丝状,犹如人体的筋脉,又称"筋"。在整齐的饮片切面上所表现出的点状痕迹,称之为"筋脉点"。较大的维管束痕迹又称"筋脉纹"。如大黄、何首乌等。

摘要： 鹿茸是公鹿额部生长的未骨化的嫩角,具有生精补髓、养血益阳、强筋健骨等多种药理功效，是一种名贵的中药。本文从鹿茸不同品种、生长阶段、部位、切片及初加工方面，分类介绍一些常用的鹿茸生产中的专用术语，旨在提高广大养鹿爱好者对鹿茸的熟悉程度。

摘要： 假定分类是国际疾病分类(ICD-10)的专用术语，是一个重要的编码分类的技术性问题，本文对假定分类之一未特指(not otherwise specified，NOS)在国际疾病分类中的意义、标识、实践、现状进行阐述。

摘要： 一种用于生成针对基于规则的推理的规则的方法，包括如下步骤：从一般推理规则的集合开始，通过在所述一般推理规则的具有多于一个变量的至少一个规则中用在本体中定义的（一个或多个）类代替所述变量中的至少一个来生成特定推理规则的集合。

摘要： 本发明公开了一种基于通用医疗术语库的多中心医疗术语标准化系统，该系统包括源数据库、数据库连接管理模块、预分析模块、术语映射单元、增量更新模块、异常处理模块和多中心交互模块；本发明解决了多家医疗数据中心的医疗术语标准化问题，且保持各医疗数据中心医疗术语表达的一致性；自动化实现医疗数据中心源数据库的扫描与分析，并在此基础上实现存在标准编码的医疗术语的自动化映射；充分考虑医疗术语映射必然存在的复杂性，实现了自动化映射到模糊匹配映射再到自定义术语映射这样一个螺旋上升的过程；增量更新机制充分利用了以往的映射记录，极大地减轻了后续工作的压力，并大大提高了医疗术语映射的标准化程度。

摘要： 一种用于生成针对基于规则的推理的规则的方法，包括如下步骤：从一般推理规则的集合开始，通过在所述一般推理规则的具有多于一个变量的至少一个规则中用在本体中定义的（一个或多个）类代替所述变量中的至少一个来生成特定推理规则的集合。

摘要： 一种多语言的术语识别和双语术语对齐方法，包括如下步骤：步骤S1：数据集获取；步骤S2：分词标注；步骤S3：模型训练，输出每个词是否为术语；步骤S4：词向量加载；步骤S5：词向量相似度计算；步骤S6：词对齐：步骤S7：术语对齐；根据词对齐结果，查询对应的术语译文。本发明克服了现有技术的不足，不再依赖多语言术语库，相对来说，成本更低，准确率更高。并且本发明支持多语言，之前针对于不同的语言都要调用机器翻译，现在利用多语言蒸馏后的模型，成本大大降低，准确率也有显著提高。

摘要： 本公开提供了一种构建术语数据库的方法，可以应用于金融技术领域。该构建术语数据库的方法包括：获取标准文档的相关信息，相关信息包括：标准文档以及与标准文档对应的格式信息；基于相关信息确定标准文档中与术语对应的信息；以及基于标准文档中与术语对应的信息，构建术语数据库，术语数据库用于确定标准文档中任意术语的解析；解析包括与术语对应的解释。本公开还提供了一种术语查询方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

摘要： 本发明公开一种术语识别模型的建立方法及装置、术语识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，能够解决现有识别术语准确性较低的问题。本发明的方法主要包括：获取第一训练集；删除第一训练集中一定比例的术语标注，得到第二训练集；基于第一训练集进行模型训练得到第一术语识别模型，以及基于第二训练集进行模型训练得到第二术语识别模型；根据利用第一术语识别模型和第二术语识别模型分别对特定数据集进行术语识别得到的损失差异，从特定数据集中筛选出满足术语标注质量要求的标注数据作为第三训练集；利用第三训练集进行模型训练得到最终所需的术语识别模型。本发明主要适用于基于神经网络建立术语识别模型的场景中。

摘要： 本发明提供嵌入式产品术语管理的方法及术语管理数据库。所述方法包括：术语管理数据库获取嵌入式产品显示术语的语种及要转换的目标语种；获取所述嵌入式产品的产品显示术语；搜索术语管理数据库中与所述产品显示术语匹配的目标语种术语；根据搜索结果对产品显示术语进行处理，包括：如果搜索成功，则替换匹配成功的所述产品显示术语为所述术语管理数据库中的目标语种术语；如果搜索失败，则对未匹配成功的所述产品显示术语进行翻译及替换处理。本发明实现了术语转换自动化，免去了复杂的人工参与，结合产品模块化开发的特点，保证了术语翻译的准确性和一致性，增加了术语的重用性。

摘要： 本发明公开一种专用术语无监督聚类方法、装置和系统，对文本进行预处理，建立业务专用术语词汇集合，所述集合包括词汇的语义信息和词序信息，词汇由单词组成，建立单词‑单词的语义矩阵，对语义矩阵进行模型预训练得到语义关系矩阵，计算单词‑单词的词序关系矩阵，通过无监督聚类算法对语义关系矩阵和词序关系矩阵进行聚类，将单词的语义信息和词序信息通过关系矩阵的方式进行提取，利用IRM算法对两个关系矩阵进行无监督分类，完成单词类别的提取。

摘要： 本发明公开一种专用术语无监督聚类方法、装置和系统，对文本进行预处理，建立业务专用术语词汇集合，所述集合包括词汇的语义信息和词序信息，词汇由单词组成，建立单词‑单词的语义矩阵，对语义矩阵进行模型预训练得到语义关系矩阵，计算单词‑单词的词序关系矩阵，通过无监督聚类算法对语义关系矩阵和词序关系矩阵进行聚类，将单词的语义信息和词序信息通过关系矩阵的方式进行提取，利用IRM算法对两个关系矩阵进行无监督分类，完成单词类别的提取。

摘要： 本发明公开一种专用术语无监督聚类方法、装置和系统，对文本进行预处理，建立业务专用术语词汇集合，所述集合包括词汇的语义信息和词序信息，词汇由单词组成，建立单词‑单词的语义矩阵，对语义矩阵进行模型预训练得到语义关系矩阵，计算单词‑单词的词序关系矩阵，通过无监督聚类算法对语义关系矩阵和词序关系矩阵进行聚类，将单词的语义信息和词序信息通过关系矩阵的方式进行提取，利用IRM算法对两个关系矩阵进行无监督分类，完成单词类别的提取。