研究院英文

01、为什么英语课代表几乎都是女生？大部分人学生时期，班里都有一个温柔漂亮的英语课代表小姐姐。而读书时期，英语成绩是困扰很多男同学的心病（排除样样都优秀的“别人家的小孩”）根据MobTech大数据显示，离开了英语课堂的义务教育后，使用英语学习类App在课后查漏补缺的人群中，只有35%是男性用户，女性比男性更爱学英语。02、哪个年龄段承受着被英语支配最大的恐惧？是高中吗？不，是大学！根据MobTech大数据，使用英语学习类App的人群中，本、专科占据了66%；从年龄来看，18-24岁占比最高。一进大学才知道高中老师说的——“考进大学就轻松了”，这句话完全是骗人的/(ㄒoㄒ)/~~03、学习英语也分淡季、旺季？你以为只有旅游才有淡季、旺季？英语学习也有！根据MobTech大数据，从语言学习类App月活规模来看，每逢大学四六级考试前一两个月，都会迎来英语学习的小高潮，而没有考试压力的寒暑假是英语学习的淡季。考完高考就以为不用学英语的“集美们”，没想到大学还要考四六级吧！当肆无忌惮地玩了一个暑假，开学发现曾经背得滚瓜烂熟的单词都离我们而去了，望着近在咫尺的四六级，赶紧打开英语学习App背背单词。临时抱佛脚，是大学生对四六级最后的尊重。04、英语发烧友最喜爱什么App？根据MobTech大数据，从英语学习类App活跃规模占比来看，百词斩荣获最佳人气奖，有14%的英语发烧友都在使用百词斩记单词。榜单的前三甲分别是百词斩、金山词霸，星火英语。为了弄清楚百词斩究竟有什么魔力，小编随机采访了一位百词斩的使用者：A酱（其实就是上铺舍友）。——小编：“请问你为什么喜欢用百词斩呢？”——A酱：“因为我喜欢记单词的仪式感，记一个单词斩一个单词，记一个斩一个，记一个斩一个……”（切单词？看来小编可以把百词斩推荐给喜欢玩切水果的又想学习英语的小伙伴了！）相比于英语配音，英语口语，英语听力，英语发烧友们更偏爱记单词类的软件，看来记单词依然是我国学英语人群必经的一道坎。还记得你背得滚瓜烂熟的“abandon” 吗~05、四线城市比一线城市更爱学英语？根据MobTech大数据，从城市分布等级来看，使用英语学习类App最多的是四线、二线、三线城市。比起一线城市满地开花的英语辅导班，教育资源比不上一线城市的下沉市场更多地通过英语App来学习英语。08年奥运会的举办，引发了全民学英语的浪潮， 22年冬奥会马上就要来临了，你可别只会简单的“来是come，去是go；点头yes，摇头no” ，赶快下载App来学习英语吧~06、哪个省份最爱学英语？据MobTech大数据显示，广东省是使用英语学习类App人数最多的身份，其次为人口大省：河南、山东。热爱煲汤吃早茶下午茶的广东人，对英语学习也富有热情！（小编觉得港剧里的粤语夹杂英语的台词听起来超级有感觉(☆▽☆)）听完小编介绍的这些（对于学英语没啥帮助的）冷知识，有没有解答你的疑惑呢？还想知道什么其他方面的冷知识，可以移驾前往【Mob研究院】微信后台给小编留言哟~作者：谢文静、崔凡

「Synced」是机器之心的英文子品牌，是唯一从中国走向世界的人工智能英文媒体。「Synced」北美的全职记者及专业分析师团队分布在湾区、波士顿、纽约、西雅图和多伦多等全球人工智能重镇，负责前往现场报导海外的高质量学术及产业会议，对美国、加拿大及欧洲的人工智能公司进行一手调研及采写， 制作并发布全球人工智能生态的调查系列特稿。「Synced」的用户是来自全球的人工智能开发者、创业者及知名高校的教授、研究员、学生。我们可以从更多的角度了解「Synced」在全球人工智能领域的媒体影响力。Twitter 账号关注者：全球人工智能意见领袖「Synced」在Twitter上拥有3436位Followers，在这3000多位朋友中，包括了他们 ——Amazon Science官方账号Bai Research百度研究院官方账号MIT CSAIL，麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室David Ha, Google Brain Tokyo 研究员，在全球人工智能生态非常知名三宅陽一郎MiyakeYouichiro，日本游戏开发者。专门从事数字游戏中的人工智能。IGDA日本SIG-AI代表，DiGRAJ主任，艺术科学学会主任，人工智能学会主任，CEDEC成员。Pinna Pierre，IPFConline Digital Innovations创始人首席执行官Oren Etzioni,AIlen AI研究所（AI2）首席执行官。威斯康星大学名誉教授；Madrona风险合伙人。Dalith Steiger，SwissCognitive – The Global AI Hub 联合创始人Jack Clark，Open AI 的 Policy Director，曾是Bloomberg与The Register的reporter以上只是「Synced」的重要机构/知名专家关注者中的一部分，他们都认可并喜爱「Synced」所发布的行业报道及深度特稿。Medium平台人工智能及科技类别 Top Writer拥有1亿7千万用户的独立博客平台Medium在人工智能社群中非常受欢迎，NeurIPS，PyTorch，huggingface 以及人工智能领军人物，如Andrew Ng，Gary Marcus 拥有自己的Medium账号。「Synced Review」是Medium平台人工智能及科技类别的 Top Writer。Reddit 机器学习社区用户钟爱的技术内容传播者Reddit是美国的社交新闻聚合平台，拥有近5亿活跃用户，类似国内的百度贴吧。Reddit上汇集了众多人工智能爱好者，「Synced」在这里发布了超过1000 条帖子，活跃在人工智能相关的频道。在Reddit，通常普通的发帖平均会获得0-10个赞，而「Synced」的帖子平均点赞数在100以上。海外顶级高校、专家、公共部门的关注、赞赏与认可除此以外，「Synced」的优质内容，被重要的学术出版物引用，在海外顶尖高校的人工智能课程中作为讲义引用，被人工智能领域的顶尖专家 Yann LeCun 教授、Martin Mueller 教授、联合国 ITU、 Nature、Invest in Canada（加拿大政府） 等官方社交媒体账号的公开赞赏和认可。「Synced」代表了中国最优秀的人工智能媒体团队，深耕海外，不止带来了最前沿的技术与产业信息，更多的是面向全球传播中国的技术实力已不容小觑。我们始终致力于人工智能产业的知识传播，努力为产业升级贡献力量。2020年的最后一个月，机器之心「AI 中国」年度榜单正在火热申报中，所有上榜企业将代表中国AI实力崛起的企业和项目，通过「Synced」面向全球传播。企业/项目方可通过链接开始申报，让全球人工智能产业从业者认识了解我们。申报链接：https://jiqixin.mikecrm.com/1jDPuvN

作者 | 青暮AI科技评论最新消息，网传IBM中国研究院（IBM CRL）已经全面关闭。AI科技评论求证圈内权威人士，其表示消息大概率属实。IBM研究院是IBM公司的一个（研究）部门，这个部门最早可追溯到1945年成立于哥伦比亚大学的沃森科学运算实验室（Watson Scientific Computing Laboratory）。许多知名的科技成果都出自此部门，例如DES（Data Encryption Standard）加密演算、经典的计算机程序语言：FORTRAN、本华·曼德博（Benot B. Mandelbrot）的报告书中发表的分形（Fractal）、磁性碟片储存（硬盘）、用单一个晶体管即可记忆一个比特的DRAM、精简指令集电脑（RISC）架构，以及关联式数据库等。IBM研究院在物理科学上也有所贡献，包括扫描隧道显微镜（简称：STM）以及高温超导等，此两项成就都获得了诺贝尔奖。IBM研究院在全球拥有12个实验室，其中3个在美国，美国之外有9个实验室分布在9个国家，其中就包括了IBM中国研究院。IBM中国研究院1995年成立于中国北京，位于北京上地信息产业基地的西北角，坐落在中关村软件园内。2008年，IBM中国研究院上海分院成立。在这二十多年来，曾有过百千名研究人员在该研究院工作过，其中绝大多数拥有中国乃至世界一流大学的博士和硕士学位。IBM CRL（IBM 中国研究院）是否真的悄无声息地关闭了？还请知情人士提供确切消息（可以文末留言或加微信aitechreview）。1IBM CRL研究成果IBM中国研究院的研究领域横跨多个学科及行业，重点研究领域有以下四个：行业解决方案、认知计算、运算即服务、物联网。在行业解决方案方面，IBM中国研究院一直致力于运用前沿技术解决行业的关键问题，在环境治理、电力与能源、物流与供应链、医疗、电信及金融服务等领域均有相关解决方案。比如IBM绿色地平线计划，这是一个长达10年的研究计划。该计划集合了IBM全球12家研究院的技术和资源，利用IBM大数据分析，认知计算，物联网，云计算等领域的技术，以求解决大气污染防治、可再生能源高效利用和企业节能减排三个社会难题。在认知计算领域，IBM中国研究院最出名的成果，就是2011年诞生的“沃森”，它以IBM创始人Thomas J. Watson名字命名。在“沃森”4年的研发过程中，全球有近30位研究员参与了开发，除了美国研究院，IBM的中国研究院、日本研究院、以色列研究院等也参与其中。在运算即服务领域，IBM中国研究院主要从事物联网云计算、云计算基础设施与云服务、平台即服务(PaaS)的开发与研究。在物联网领域，IBM中国研究院自2009年开始物联网相关的探索和研究，在高性能无线专用物联网通信系统、大规模物联网数据处理中间件平台等领域取得了诸多技术上的突破，并在智慧电网、 智慧油田、智慧城市等领域开发了物联网行业解决方案。随着大数据及云计算技术的迅猛发展， 2014年初IBM中国研究院提出了“物联网3.0”的行业发展趋势。在IBM中国研究院二十周年庆上，多位学术大牛曾对该研究院的成果予以肯定。多次访问IBM中国研究院的中国科学院副院长谭铁牛院士表示，“过去一百年来IBM一直在推动科技创新和产业变革。认知计算等人工智能技术将重塑产业格局，引发产业与社会结构的深刻变革，智能化日益成为新一轮科技与产业革命最显著的时代特征。”中国工程院院士李德毅院士表示：“IBM中国研究院成立二十年来在技术创新方面起到了领头羊的作用。认知系统不是必须追求与人形似，而是需要实现交互、推理、思考、记忆和计算等复杂功能，让互联网、云计算、物联网等技术为认知系统智能化提供有力支撑。”2沃森在中国IBM在人工智能和认知计算领域有着多年研究和积累，人工智能这个学科最早建立在1956年的达特茅斯会议上，而IBM就是这个会议主要的参与者。1997年，IBM研发的计算机“深蓝”（Deep Blue）战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。2011年，IBM开发了“沃森”自然语言问答系统，沃森在美国的著名电视智力竞赛节目《Jeopardy!》中击败了该竞赛最长优胜纪录的保持者Kenneth Jennings。在1960年代人工智能的技术研发停滞不前数年后，科学家便发现如果以模拟人脑来定义人工智能那将走入一条死胡同。“通过机器的学习、大规模数据库、复杂的传感器和巧妙的算法，来完成分散的任务”成为人工智能的新定义，这早已经取代了曾经甚嚣尘上的“重建大脑”。按照这个定义，沃森在人工智能上被认为又迈出了一步。“深蓝只是在做非常大规模的计算，它是人类数学能力的体现，”IBM中国研究院资深研究员潘越参与了沃森项目，负责提供数据支持，他表示，“当涉及到机器学习、大规模并行计算、语义处理等领域，沃森了不起的地方在于把这些技术整合在一个体系架构下来理解人类的自然语言。”沃森并没有被关在实验室，其DeepQA系统也被大量应用于医疗服务、咨询等服务。比如，美国哥伦比亚大学医疗中心和马里兰大学医学院曾与IBM公司签订合同，以让其医疗人员将利用沃森更快、更准确地诊病、治病。它的海量信息库中存有许多发表在期刊上的专业论文，可以让医生利用最新科研成果治疗病人。在中国，很多领域对于沃森和能够理解中文的认知计算功能具有很强的需求，如金融领域的理财管理，保险业理赔，商业领域的社交媒体分析，医疗领域的慢性疾病控制，跨行业的呼叫中心服务等等。IBM中国研究院借鉴英文成功案例，打造了认知计算团队，开发核心认知计算算法，理解中文结构化和非结构化数据。主要的研究领域包括中文自然语言处理，深度阅读和理解，语义知识提取，建模，推理和管理，概念关系和图，语音和多媒体分析，推理和对话管理器，多种机器学习，深度学习和其他认知算法。[赠书福利]AI科技评论为大家带来10本《现代自然语言生成》正版作者亲笔签名版新书。请在1月17日AI科技评论头条文章《清华CoAI课题组新书《现代自然语言生成》正式发布！张钹院士亲自作序》（注意不是本文）留言区畅所欲言，谈一谈你对本书的看法和期待（必须要和本书主题相关）。fAI 科技评论将会在留言区选出10名读者，每人送出《现代自然语言生成》亲笔签名版一本。活动规则：1. 在1月17日AI科技评论头条文章（注意不是本文）留言，留言点赞最高的前10位读者将获得赠书。获得赠书的读者请联系 AI 科技评论客服（aitechreview）。2. 留言内容会有筛选，必须要和本书主题相关，例如“选我上去”等内容将不会被筛选，亦不会中奖。3. 本活动时间为2021年1月17日 - 2021年1月24日（23:00），活动推送内仅允许中奖一次。

微软亚洲研究院日前宣布，英文写作AI私教产品“爱写作”。“爱写作”包括网页版与公众号两个版本，提供语法检查、词语替换、分类作文打分和手写图片识别功能。

【猎云网北京】5月28日报道猎云网近日获悉，英文市场移动资讯App开发商“News Break”正式宣布，沈向洋博士以个人名义投资News Break，并担任董事长。沈向洋博士将带领公司重点在企业发展战略、核心技术发展方向、人才储备和发展上等发力，推动News Break更上一个新台阶。2017年5月，News Break宣布完成B轮融资，投资方为丁磊、IDG和真格基金。公开资料显示，2016年4月，News Break曾宣布完成数百万美元A轮融资，投资方为IDG资本。对此，News Break创始人兼CEO郑朝晖表示，与沈向洋的相识已超过15年，对老友的加盟感到非常振奋。他说道，沈向洋和他本人就公司的愿景和使命深有共鸣——News Break要成为全球第一的智能本地信息和服务平台，高效联结本地用户、内容创作者和本地商家，最终为用户带来更安全更多彩的本地生活方式。郑朝晖深信，结合沈向洋博士在全球科技界的影响力和领导力，我们将News Break打造成全球顶尖的智能信息平台。沈向洋博士是全球著名的科学家，在计算机视觉、图形学和人工智能等领域成就卓越斐然。他是美国国家工程院外籍院士，英国皇家工程院外籍院士，美国电气与电子工程师学会（IEEE）院士，世界计算机协会（ACM）院士。他对计算机和人工智能领域发展的贡献，得到业界和学术界的普遍公认和推崇。作为前微软全球执行副总裁，他领导微软全球研究院，这个世界最尖端的计算机科学研究机构，和全球人工智能事业部，全面负责微软全球人工智能战略以及覆盖基础设施、服务、应用以及智能助理等前瞻性的研究与开发工作如必应搜索、个人智能助理小冰和小娜。沈向洋博士还是清华大学的双聘教授，并在“全球创新学院”及多所著名学府担任客座教授。公开资料显示，2019年11月14日提出辞去微软公司执行副总裁的职务；2020年3月5日受聘清华大学高等研究院双聘教授。沈向洋博士表示，News Break正在打造一个由智能驱动的新闻平台，帮助人们把原有丰富的本地社区生活在线上呈现，不仅造福社区，更具有很广泛的社会价值。News Break目前所取得的傲人成绩，非常激动人心，其未来巨大的发展潜力更是令人鼓舞。立足本地社区的内容，News Break通过重塑新闻和生活信息的发布、分享方式，将人们和休戚与共的社区更紧密地联结在一起，用全新的方式呈现人们丰富多彩的生活。News Break是2015年由郑朝晖和任旭阳在美国硅谷创立的一家高科技公司，主打为本地社区用户提供“Easily Accessible”本地新闻资讯。郑朝晖拥有清华大学学士学位；中国科学院自动化所硕士学位；美国纽约州立大学布法罗博士学位。曾任美国雅虎全球资深总监；雅虎北京研究院创始院长。曾创立海朴资讯、一点资讯。经过四年多的探索和发展，News Break已成长为拥有千万日活用户的硅谷准独角兽公司，长期在美国App Store及Google Play新闻类排名第一，移动用户数超过了CNN、福克斯新闻台，《纽约时报》等老牌新闻媒体的移动客户端，覆盖全美两万多个城市，加盟的美国媒体和内容创作者超1万多家。雅虎创始人杨致远任该公司的首席顾问，公司目前处于高速爆发增长期，在硅谷总部以及北京、上海和西雅图分部积极招募各路高级人才加盟。

在日前开幕的市十五届人大三次会议上，受邀旁听大会开幕式的外国驻华使馆外交官和采访报道的境外驻京媒体记者手中，人手一本政府工作报告英文版，这些外国朋友也能从一串串英文字母当中，了解接诉即办、“七有”“五性”、开墙打洞、留白增绿等具有北京特色的工作。本报记者专访英文版报告的翻译团队，看他们如何用英文传递“北京声音”。资料图：市十五届人大三次会议开幕式 孙戉摄翻译前先消化理解政策北京正在大力推进国际交往中心建设，在北京工作生活的外国朋友也越来越多，如何让外国驻华使馆外交官，以及参与报道的境外驻京媒体以及在北京工作的外国朋友深入了解北京市政府重点工作，英文版政府工作报告是一个非常好的途径。因此，从2003年开始，北京市政府外办牵头，组织专业翻译团队开展翻译任务。“虽然政府工作报告的英文版翻译工作开展了十几年，但年年都有新词汇、新说法、新表达，这就需要我们与时俱进，不断更新。”相关负责人说。北京第二外国语学院参与了今年的政府工作报告英文版翻译工作，他们面临的第一大难题就是中文版报告中有大量的词汇和表达都是第一次出现，没有参考译文。“每一个与政策有关的词汇，我们都要把政策消化理解一遍，才能找到最准确的表达，反映政策的真实含义。”北京第二外国语学院中国公共政策翻译研究院执行院长张颖说，在翻译“生活垃圾”时，她查询了国外对于生活垃圾的说法，以及2019年市人大出台的新版《北京市生活垃圾管理条例》中关于生活垃圾的定义，发现生活垃圾并不是常用的Household waste，而是日常生活提供服务的活动中产生的固体废物，最后她将生活垃圾翻译成了国际通行的Municipal Solid Waste。为几个字翻阅上万字材料张颖说，译员经常是为了几个字要翻阅几千甚至上万字的材料，比如“散乱污”，别看只有三个字，但是其中包含了规模小、分布散乱和污染环境三重含义，最后译员们用Small unlicensed and polluting businesses这几个英文单词才清晰表达。再比如，“水质优良”这个词对于中国人来说很容易理解，但外国人对“良”没有概念。张颖说，翻译人员查阅了国际上关于水质的说法，发现水质分五类，Ⅲ类以上水质就相当于优良，因此把水质优良翻译为Ⅲ类以上水质。北京第二外国语学院高级翻译学院的翻译团队完成翻译之后，市政府外办翻译中心还需要进行层层修改和核对。翻译中心的相关负责人告诉记者，翻译团队完成初稿翻译的同时，政府工作报告的中文版也在修改，一旦中文版有改动，英文版就要跟着改，经历了至少两三次的修改之后，才最终定版。了解北京工作的“参考书”市政府外办相关负责人说，英文版政府工作报告非常受外国驻华使馆外交官、在京外籍机构和人员的欢迎，“如果他们自己不能到现场旁听市长作报告，也会让我们寄送过去，他们觉得这不仅是一本政府工作报告，还是他们了解北京工作的‘参考书’和‘案头册’。”很多与外国人打交道或者开展工作的北京工作者也很喜欢英文版，他们经常会参考其中的英文表达，觉得十分地道。待市十五届人大三次会议正式闭幕之后，中文版政府工作报告完成审定，英文版会通过首都之窗和市政府外办官方网站向公众发布。 本报记者 叶晓彦政府工作热词这样翻留白增绿Land vacated and reclaimed for greening城市精细化管理Precision governance生活垃圾municipal solid waste开墙打洞illegally modified shopfronts in residential buildings散乱污Small unlicensed and polluting businesses七有五性Seven accesses and five expectations(Seven accesses means access to childcare, ecation ,employment ,medical service, elderly care, housing, and social assistance.five expectations refers to expectations for a convenient ,comfortable ,and enriched life in a just and secure society.)接诉即办Public complaints have been processed without delay民有所呼我有所应Stay responsive to the call of the people.街乡吹哨 部门报到Respond to whistles来源：北京晚报 记者：叶晓彦编辑：tf10

作为一所顶尖综合国立大学，东大所有学科门类均无明显短板，在理学、医学、文学、工学、政治学等领域拥有世界级的学术影响力，是众多中国学生赴日留学的终极目标！今天，日本君将为大家介绍的是东京大学工学系研究院G30-TMI英文项目！项目介绍G30-TMI项目，英文全称为“International Technology Management Course in the Department of Technology Management for Innovation (TMI) in Master's Global 30 Program”，隶属于东京大学工学系研究院技术经营战略学专攻，提供2年制硕士学位课程。该课程由教师以及来自行业和政府的客座讲师授课。旨在通过严格的创新管理理论和实践培训培养下一代技术管理人员每年接受七名学生；优秀候选人将被提名获得日本政府奖学金。学习内容该课程包括TMI系提供的课程，基于项目的培训课程以及硕士论文的完成。根据主要学习主题将课程分为三组：◆技术开发（A组）◆管理科学（B组）◆知识产权管理（C组）课程用英语授课，有些还用日语授课。如有必要，将提供补充日语课程。除了基于项目的培训和团队合作之外，还将要求学生就自己选择的主题撰写论文。学生还可以在公司实习，往届学生曾在电子、汽车、贸易、国际法和咨询公司等工作。项目申请（2020）入学时间：9月招生人数：7人语言要求：托福&GRE，GRE-Mathematics也强烈建议提交；不接受雅思和GMAT。专业背景要求：1.无日本国籍又不在日本居住的人；2.无日本国籍，在日本无“永久居民”、“长期居民”或“特别永久居民”身份的人；3.完成16年海外教育GPA要求：无明确要求申请流程：1.虽官网未写明是否为内诺制，但建议套磁；2.创建，填写完成并提交T-cens账户；3.申请材料邮寄到学校；4.参加面试；5.邮件通知录取结果。申请材料：①申请表：AF1-申请表；正面照：开通T-cens系统三个月前拍摄的照片；AF2：学习计划；AF3：毕业论文总结；AF4：T-cens填写教育和工作经历；AF5：CV②成绩单③成绩及评分体系④证明性文件翻译件（如适用）⑤毕业证书⑥学位证书，仅当毕业证书未注明学位名称或授予日期时，才需要提交。⑦预毕业证明⑧两封推荐信（网推）⑨个人声明⑩护照语言成绩：官方语言成绩单和GRE成绩单直接邮寄到School of Engineering 招生办。*注意：除提供GRE General，GRE-Mathematics也强烈建议提交。可提交日语等级证明（如有）材料递交方式：网申+邮寄申请时间：2019年9月2日-11月26日是否需要套磁：建议套磁，要根据备选研究室的情况来写研究计划有无面试：有面试时间：未明确结果通知时间：2020年3月*以上为2020年入学申请信息，仅供之后申请参考。

中国航空研究院院长张新国与荷兰宇航院及徳荷风洞的代表在珠海航展CAE-AVM模型（绿色）前合影。中国航空报讯：近期出版的《中国航空学报（英文版） Chinese Journal of Aeronautics》（CJA）第31卷第3期为中国航空研究院提交的系列论文发表了题为“CFD与风洞试验相关性研究新进展”的研究专栏，对中国航空研究院（CAE）与德国荷兰风洞（DNW）联合举办的首届CFD与风洞相关性国际研讨会的研究成果进行了集中报道。这是中国航空研究院首次在我国最高水平的航空期刊上发表学术研究专栏。《中国航空学报（英文版）》（CJA）和《航空学报》均是由中国航空学会和北京航空航天大学主办、航空学报杂志社编辑出版的综合性学术刊物，面向国内外公开发行，文章内容彼此不相重复。《中国航空学报（英文版）》是唯一被EI和SCI双收录的中国核心航空学术期刊，在2015年已排入SCI-Q1，当年影响力为国际航空航天期刊第六名，亚洲第一名。同时CJA已与国际第一大学术期刊出版集团Elsevier正式签署合作协议，从2007年起全文收录于Elsevier Science Direct平台，国际上各大检索工具均可检索到。本期《中国航空学报（英文版）》专栏集中发表了中国航空研究院和徳荷风洞的三篇论文，另有研讨会参与者的论文将在后续期刊上发表。本文根据这三篇论文的主要内容，对其研究背景、主要内容和研究成果进行介绍。计算流体力学CFD已经和风洞试验、飞行试验并列为现代飞行器空气动力学设计的主要工具。鉴于风洞的尺寸限制，民机风洞模型往往只是全尺寸飞机的1/5到1/20，因此反映流动性质的一个重要参数——雷诺数也往往相差数倍或一个数量级，吹风数据向飞行状态修正存在着相关性的问题，特别是对当前民机研发所需的空气动力学精细设计，许多流动细节都与雷诺数密切相关。CFD可以相对灵活地处理风洞尺寸的流动问题，以及计算全尺寸飞机的飞行状态，可以对风洞和飞行的相关性研究提供有力的协助，但前提是CFD软件和应用水平首先要得到验证。由于飞行试验数据的稀缺，对CFD软件的验证往往通过与风洞试验数据的对比来进行。鉴于飞机型号数据的保密性，长期以来这种验证工作主要依靠国际上公布的少数研究型民机模型的风洞试验数据来进行，如德国宇航院DLR和美国NASA等国立科研机构公布的验证模型DLR-F4、F6，NASA-CRM等典型客机的下单翼翼身组合体构型或者含翼吊发动机及平尾的准全机构型。这些模型的数据是在美国AIAA举办的CFD阻力预测研讨会上针对设定的几个典型算例发布的，因此每个模型公布的试验状态是非常有限的。该阻力预测研讨会自2001年以来已举办了6届，对CFD工作者的软件计算结果与风洞试验数据的对比起到了很好的促进和交流，但风洞实验中的一些特殊现象，包括模型在实验状态下的变形、模型支撑系统对流动的干扰等都没有及时体现在CFD模型中。随着机翼展弦比的增大和试验马赫数的提高，这种由于计算模型与风洞实际对象不同带来的差别越发明显，因此CFD与风洞试验数据之间也存在着相关性问题，而研究这个问题应该由飞机设计师、CFD工作者和风洞试验专家共同参与，共同研讨。中国航空研究院于2012年设计了巡航马赫数M=0.85的高性能空气动力学验证模型CAE-AVM （Chinese Aeronautical Establishment–Aerodynamic Validation Model），该模型是在中国航空研究院M=0.87远程小型商务飞机概念研究的基础上，结合CFD软件的研发需要，重新设计了加厚的机翼，以减小模型在风洞中的变形。该模型于2013年在德国荷兰风洞DNW完成了针对飞机性能校核和CFD验证的专项风洞试验，试验中首次采用了同步测力、测压、测机翼变形和流动转捩的试验方法，取得了一致性很高的风洞试验数据。该研究中的另一个创新是在风洞试验前就对缩比的风洞模型巡航构型AVM，带预估的变形机翼以及实际模型支撑的构型AVM-DZ等进行了CFD的分析，试验中和试验后的数据对比都表明，考虑了模型变形和支架干扰构型的CFD计算结果与风洞试验数据十分重合。与单纯巡航构型的AVM相比，模型变形和支架各自带来的影响和组合影响，包括影响方式和影响量都可以通过CFD的详细计算分析总结出来。本研究获得了CFD分析与风洞试验相关性研究的新进展，取得了国际前沿的学术成果。根据中国航空研究院“探索、创新、开放、共享”的理念，CAE与DNW于2014年决定联合举办CFD与风洞试验相关性研究国际研讨会，参加者通过系统计算分析CAE-AVM飞机巡航构型和风洞试验模型在吹风中变形及包含支架AVM-DZ的两种构型，得出风洞试验中变形和支架干扰的影响机理和干扰量，实质性地推进飞机设计和CFD工具的验证。这是国际上首次同时提供飞机巡航构型和风洞试验中变形含支架的构型及共用标准网格，邀请飞机设计师、CFD工作者和风洞试验专家共同参与的CFD计算与验证研讨会。继2014年在珠海航展进行研讨会发布和2015年研讨会官网开通，9个国家的20余个飞机制造商、科研机构和大学注册并参加了计算研究工作。研讨会于2016年3月在北京成功进行，我国著名飞机设计师顾诵芬院士和唐长红院士、工信部、荷兰大使馆、的有关官员和领导，以及中国航空研究院和徳荷风洞的负责人，各国研讨会参与机构的科学家等共五十余人出席了会议，取得了圆满的研究和交流成果，对风洞试验的CFD预估和数据验证中需要考虑模型变形和支架干扰的影响达成了共识。

8月1日，WMT2019国际机器翻译大赛研讨会在意大利佛罗伦萨召开。本届大赛，百度机器翻译团队在中文-英文翻译任务上获得冠军。图1 人工评价结果WMT全称是Workshop on Machine Translation，是业界公认的国际顶级机器翻译比赛之一，其中中文-英文翻译任务是历年参赛队伍最多、竞争最为激烈的机器翻译任务之一。今年中英方向参赛队伍有来自微软、字节跳动、金山、爱丁堡大学、东北大学、日本情报通信研究院等国内外知名机器翻译团队。本届大赛，百度翻译团队凭借在数据处理、模型架构、数据增强、模型集成等方面的创新性突破，最终力压群雄，取得第一。本次大会的评审专家对于百度参评系统给予高度评价，“This is a very solid system paper describing a strong system in the shared evaluation”，“The techniques employed are cutting-edge”。本文对主要技术进行介绍。如上图所示，数据处理模块通过数据筛选、噪音去除、数据增强等，产生训练数据；对于翻译模型，从预训练、网络结构等方面进行改进，使模型学到更多维度、更深层次的信息。在训练和模型集成阶段，凭借百度强大的机器学习平台和海量的计算资源，从上百个模型中选择不同的模型组合集成。最终，结合统计特征和深度学习模型的特征，通过Re-ranking算法从多个译文候选中选择最优的翻译结果。接下来将从数据预处理、翻译模型改进、训练数据增强、模型集成和重排序等方面介绍百度翻译团队的参赛系统。一、数据处理神经网络翻译模型对训练数据尤为敏感，不仅要求数据规模大，还要求数据质量高。因此，数据处理对于提升翻译质量至关重要。针对组委会提供的双语数据，通过fast_align进行数据清洗，fast_align可以衡量两个句子互为翻译的概率，从而根据翻译概率去除低质数据。以翻译自动评价指标BLEU衡量，清洗后的数据训练模型提高了1.1个百分点。相比双语数据，主办方提供了更多的单语数据。采用Back Translation技术利用英语单语数据提升模型的翻译质量。具体做法是，先用中英双语数据训练一个英中的翻译系统，由英中模型将英文句子翻译成对应的中文句子，将模型生成的中文句子和英文句子组合成双语句对，并和真实的中英双语句对混合作为中英模型的训练数据。此技术可以提升翻译质量(BLEU)0.8个百分点。二、翻译模型目前，主流的神经网络翻译模型是Transformer，根据模型参数的大小可以分成base Transformer和big Transformer。其中，big Transformer具有更多的参数和更好的翻译效果。在本次比赛中，我们基于Transformer模型，创新性地提出了三种改进的模型，显著提升了翻译质量，成为比赛决胜的关键点之一。此次改进的模型包括：Pre-trained Transformer: 在大规模单语语料上训练语言模型，并以此作为翻译模型的编码器。Deeper Transformer: 加深编码器的层数，提取更多维度特征。Bigger Transformer: 增大前向网络的隐藏节点。Pre-trained Transformer最近的研究表明，在大规模语料上训练的语言模型，对其下游任务有很显著的提升。我们在中文数据上训练出一个24层的Transformer语言模型，采用自编码的训练方法，即随机将句子中的词变为masked标签，并经过24层的Transformer进行编码，最后预测masked位置的实际的词。以预训练的语言模型作为翻译模型的编码器，在中英双语数据上继续训练翻译模型。在使用双语数据训练阶段，预训练语言模型（编码器）的参数在前10000步保持不变，只更新解码器的参数，之后编码器和解码器都会更新参数。Pre-trained Transformer相比标准的big Transformer拥有更深的encoder（从6层扩展到24层），并且经过在超大规模的中文单语数据上预训练，可以对源语言（中文）句子提取更多的有效特征，从而有效的提高模型的翻译质量。从自动评价指标BLEU上看，Pre-trained Transformer相比big Transformer，显著提升了1个百分点。Deeper Transformer更深的编码器可以提取更多的特征，但是对于翻译模型的训练而言，仅加深编码器的层数，通常会遇到梯度消失的问题，导致模型无法正常收敛。我们提出Deeper Transformer, 在更深的编码器中，通过增加残差连接，即前面所有层都作为下一层的输入，避免了梯度消失，实现了端到端的翻译训练。标准的base Transformer和big Transformer模型，编码器和解码器都是6层的。而对于采用deeper Transformer的模型, base Transformer的编码器可以扩展到30层，big Transformer的编码器可以扩展到15层。Deeper Transformer相比标准的big Transformer性能提升较少，但是在模型集成阶段，加入Deeper Transformer可以显著提升整个系统的翻译质量，在本文后面的模型集成部分会有更详细的介绍。Bigger Transformer此外，我们提出了Bigger Transformer，在宽度的维度上增强模型。探索了增大前向网络节点和隐藏层节点对翻译质量的影响，发现增大前向网络节点可以显著提升翻译质量。Bigger Transformer的前向网络节点数是15000，而标准的big Transformer的前向网络节点数是4096。但是，更多的参数更容易在训练过程中出现过拟合问题。通过增大dropout的比率和label smoothing的参数避免了过拟合。相比big Transformer, Bigger Transformer提升了0.8 BLEU。三、数据增强对于单语数据，采用联合训练方法增强back translation生成的译文，构造更高质量的“伪”双语数据。首先使用中英双语数据分别训练中英和英中翻译模型，中英模型将中文单语数据翻译成英文，英中模型将英文单语数据翻译成中文。中英模型在英中模型产生的“伪”的双语数据上继续训练，英中模型在中英模型生成的“伪”的双语数据上继续训练，中英和英中模型的性能都得到提升。在下一轮中，翻译效果更好的中英、英中模型可以生成质量更高的伪数据，用来进一步提升翻译模型。对于双语数据的目标端（英文），通过英-中翻译模型生成源端（中文）译文，将“生成”的中文和“真实”的英文作为增强的数据混入双语数据共同训练中英模型。对于双语数据的源端（中文），采用知识蒸馏的方法，以R2L翻译模型(从右到左的翻译顺序)和异构模型(不同结构的模型)作为“Teacher”, 生成目标端（英文）译文，再将“真实”的中文和“生成”的英文作为增强数据，指导模型学习更多的知识。R2L翻译模型作为“Teacher”，由于翻译模型解码的特性，生成的英文译文的后部分翻译的通常比前部分更好，通过知识蒸馏方法可以让翻译模型（L2R）学习到更多的句子后部信息。不同结构的翻译模型具有不同的翻译特性，例如，Deeper Transformer和Bigger Transformer可以作为Pre-trained Transformer的“Teacher”，指导Pre-trained Transformer学习Deeper Transformer和Bigger Transformer的特性。如下图所示，D’表示模型生成的双语句对，多个不同的D’组合作为模型的训练语料。多种数据增强方法，不仅可以增强模型的鲁棒性，还指导模型学习其他模型特有的知识，从而进一步提升翻译效果。四、模型集成模型集成解码可以显著提升翻译效果。我们使用不同的模型，在不同的数据上采用不同的策略训练出上百个翻译模型，以探索不同的模型集成对翻译质量的影响。经过大量的实验发现，相同结构的模型进行集成，即使性能都很强，但是集成的翻译效果收益较小；而集成不同结构的模型，翻译的效果得到了非常显著的提升，相比最强的单系统提升了1.4 BLEU。五、重排序集成模型生成k个候选译文，通过k-best MIRA算法学习各个特征的权重，从而对候选译文进一步排序，选择最好的译文。设计了4种特征，可以有效的提高翻译质量：1.翻译模型特征：集成模型生成译文的得分和R2L模型对译文的打分。2.语言模型特征：多个语言模型和后向语言模型对译文的打分。3.长度特征：译文和原文的长度比和长度差。4.加权投票特征：计算每个译文和其他候选译文的BLEU，并计算其平均值。通过以上技术创新，相比于基线系统，我们获得了6-7个百分点的大幅提升。作为国内最早的互联网机器翻译系统之一，百度翻译在技术和产品上一直处于业界领先。早在2015年，百度翻译就发布了全球首个神经网络翻译系统，并于同年获得国家科技进步二等奖。通过不断的技术创新，翻译质量保持业界领先。在刚刚过去的百度开发者大会上，发布了业界首个端到端的同传翻译小程序，为用户提供沉浸式同传体验。随着技术的不断进步与发展，机器翻译将在跨越语言鸿沟中发挥越来越大的作用。百度自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）以『理解语言，拥有智能，改变世界』为使命，研发自然语言处理核心技术，打造领先的技术平台和创新产品，服务全球用户，让复杂的世界更简单。