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论文翻译，最好靠自己翻译，电子词典翻译出来的不能用，就是说你肯定不能发表的。你只可以参考电子词典的翻译。
会，必须会。谷歌相对语法好一点点，有道翻译就更不行了，因为这些翻译软件基本是每有语法的硬翻。
问题一：想问下毕业论文能不能把中文用谷歌翻译成英语，再 达晋编译，毕业论文辅导机构 这个是可以的，不过我建议你还是翻译完自己修改，或者找学习也英文专业的同学来修改一下。 问题二：sci论文发表直接用google翻译可以吗？ 翻译的不太好,最好找人给你再修改一下. 问题三：论文摘要翻译为什么不能用Google翻译？学校会查吗？ 因为google翻译出来的根本不通顺，只能说比百度翻译略好 问题四：用谷歌翻译可以降低论文查重率么 第一种是替换中心词，将你的中心词用相近意思的词替换。但是这种方法还是很容易被检测出来，因为句子的核心全部换掉，意思也就可能出问题。所以主要还是要靠句式的变化（比如增加，拆分，颠倒）等来减低重复率。 共2图>02 增加句子的长度，将一个长句，变为很多短句，每个短句增加一些部分,要保证整段话通顺。可以通过把状语变成小短句，“从...到”改变为“时间由...到...,是句子复杂，原本连续的段落变得不那么连续。 共2图>03 对于一些限定类的词，比如”当投资单位对被投资单位满足一定条件时“，可以把它在后面加上具体说明，变成当投资单位对被投资单位满足要求时（表现在持股比例达到一定程度）”，使整句话结构不那么相似。 共2图>04 如果你的整段话中，结构有相似的，比如加强xx和xx，可以拆分为，加强xx,加大xx，如果前后句子形式一致，内容有所不同，可以适当调换顺序。如果有一些状语，表方式方法类的，比如：公司股价会受到二级市场交易价格影响，股价和经营业绩有关，炒作股价可以为公司提供利益“，可以改为”由于xx和xx有关，通过这种方法，可以把xx,xx，从而达到...目的“。 共2图>05 如果你的文章是正常语序，看看是否可以把它倒过来说。比如这个方法是...改变为“...是xx，xx是什么什么的方法”。正话反说，简单的话复杂化，复杂的话拆开详细解释。 共3图>06 如果你的文章中涉及到一些专有名词，比如缩写，简写，引用等，如ST,PT,”带帽“等等，下面文章也有出现，你可以把它们换成中文的具体意思带入。多增加一些不关键的词。 共2图>07 由于很多毕业论文要结合案例，案例里面会有数字。数字如果不要求精确，可以用大约，约等约数代替，如果要求精确，而且有特定含义，可以把它拆开，如”营业收入20.05万“，可以说成”其营业收入的具体数额为20.05万元“。当然这样必然显得嗦。 >08 降低重复率要一句句话的改，整个段落都是复制的要重点关注，如果把每一句话用你自己的话说一遍（变着花样说)，重复率一定会降下来。关键需要耐心，不要嫌弃自己的语言不够精炼，每一千字大概一块钱，一篇论文一万多字，少查一次节约十几块钱。 问题五：毕业论文的摘要不知道怎么翻成英文，不要拿谷歌翻译糊弄人啊，要翻译的在下面： The design mainly focuses on the library lighting system controled by PLC . In this system, temperature senser and light sensetive electric resistor is used to collect and input data, and then the data is transformed to PLC. PLC is designed to control the library lighting system‘s on and off ，so as to reduce electric energy 问题六：百度翻译谷歌翻译有道哪个翻译论文最准确 习惯用有道，英语老师也说有道不错，但是有道很多语法都不对，还是建议你用谷歌吧 问题七：急急急！！！ 怎样在谷歌下载英文文献，怎样进行谷歌英文网页翻译！！！ 至于下载文献，不知道你说的是那些，是不是学术搜索 搜索学术论文。如果是的话，谷歌有专门的搜索人口。自己进谷歌的首页，点击谷歌大全，点击产品，里面有学术搜索，就是了。 至于翻译很简单，你把英语的网址贴到谷歌的翻译框就可以了。进入谷歌的首页，点击翻译就是在线翻译。 另外一个更好的方法啊，下载谷歌浏览器（去谷歌的官网下载，下载的时候慢 一直下就好的） 安装好浏览器以后，在设置里面设置，遇到不我的语言时翻译成我使用的语言。那么你以后打开任何语言的网站，都会帮你翻译成中文的，不仅仅是英语，谷歌可以翻译几十种语言的。 如果不设置这个翻译功能的话， ‘那么使用谷歌浏览器打开英语的网站，鼠标右键 ，点击翻译成中文就可以了 问题八：在国外网站上找到关于会计的英语论文，用谷歌翻译成中文，稍加润色，变成自己的毕业论文，在中国知网检测 你太天真了，这样的文章虽然重复率绝对没问题，但语句狗屁不通，连你都看不懂，改起来也不好改
会的，而且好多翻译都是错误的
不可以，直接翻译的可以说语法没有多少准确的，到时会让人很尴尬的。希望你稍作修改，然后再发表。
把中文论文翻译成英文投到国外当然可以能在国际刊物发表论文的价值要高一些
相信这两天大家朋友圈都被Google Map新功能演示刷屏了，视频中介绍说Google Map将在一些城市实现实景渲染，在手机中能够就从不同视角能逼真地浏览城市场景，甚至还能实现从室外到室内的无缝融合。
这个视频引发很多讨论，看明白的、看不明白的都在各抒己见，真的非常有意思。有人看到视频中从室外飞到室内，就联想到国内房地产行业做的一些卖房应用，直言房地产公司已经吊打谷歌；也有人看到视频中围绕着威斯敏特大教堂转一圈，就觉得这不就是倾斜摄影，早就烂大街的东西。
那正在看这篇文章的读者，你的心里又是什么看法呢？
究竟是不是谷歌不行了呢？
02
Block-NeRF是什么？
伟人说过，没有调查就没有发言权。想搞清楚这背后的技术细节，最好的办法就是去看文献。刚好在CVPR 2022会议上就有一篇Google员工发表的论文《 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 》，该论文就是Google Map这次产品更新背后的实现技术。
单看论文题目，可以知道这篇文章主要介绍一种叫做Block-NeRF的新方法，这个方法可以进行大场景神经视图合成。
视图合成，简单来说就是根据已有的视图（也就是图片）来合成一张不同视角下的新图片。举个不恰当的例子，你站在一个人左侧拍了一张照片，又站在一个人的右侧拍了一张照片，这时候你想知道站在这个人正前方拍的照片是什么样的。你在这个人左右两侧拍的照片就是已有的视图，而你想要的正前方的照片就是需要合成的视图。
当然，实际操作中一般会拍摄更多的照片，否则就难以达到理想的效果。视图合成并不是什么新概念，早期很多Image Based Rendering方向的论文就是做这个的，比较基础的方法也就是通过对现有图像进行插值来生成新的图像。当然，为了不断地提升合成图像的质量，方法变得越来越复杂。
来到AI时代，自然也会有人考虑用AI做视图合成，其中的佼佼者就是NeRF。NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的。NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度，仅用2D的姿态已知的图像作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上取得非常好的效果。但是NeRF受限于有限的模型容量，只能重建小尺度场景，比如一个物体、一个房间、一栋建筑等等。
Google在NeRF的基础上更进一步，通过将场景分割为多个部分，每个部分单独用一个NeRF进行训练，最后将各个NeRF合成的视图混合，从而实现大场景的视图合成。这就是Block-NeRF最核心的思想。
03
你还认为Google Map渲染的是倾斜吗？
我们现在文章里找找证据。文章在研究现状首先就介绍了大场景三维重建的内容，提到COLMAP、PMVS等知名计算机视觉项目，但同时也提到通过3D重建得到的模型存在很多变形和黑洞，这正是现在倾斜摄影模型存在的严重问题。
最后，总结说三维重建更加注重精度，而本文的任务属于新视图合成领域，甚至Block-NeRF算法都没有利用SfM(Structure from Motion)算法来获取相机位姿，仅利用车载传感器读数作为模型训练数据。
看到这里，我想大家都知道Google Map渲染的不是倾斜模型了。可是为什么要大费周章地用几百万张图片来训练Block-NeRF模型呢？从视频中不难看出，浏览过程中非常平滑，没有倾斜那种LOD过渡的感觉，而且，合成出来的图像还可以进行光照、天气等效果的调整。
当然，肯定还会有人说，现在把倾斜摄影模型导入 游戏 引擎也能有各种光照和天气效果，但是倾斜摄影模型本身的纹理就已经记录拍摄时的光照信息，即使添加一些 游戏 引擎的效果，所看到的画面也没有Google Map那么纯净。
另外，Block-Neft里还提到在制作训练数据时，把图片中的移动目标（如车和行人）等遮罩掉，使得合成的图像里不会出现车和行人的干扰。相较之下，倾斜摄影模型中的车辆和行人往往需要人工去压平修复。
从个人角度来说，我觉得Block-NeRF比倾斜摄影更加优雅。只要根据用户浏览的位置和朝向，就可以在云端实时渲染出一张以假乱真的图片。虽然倾斜也可以走云渲染的路线，但就显示效果和渲染效率来说，目前看到的应用案例也仅仅时刚刚够用而已。至于Block-NeRF会不会取代倾斜摄影，个人觉得目前并不需要此类的担心。
你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
翻译可以，由于涉及到知识产权的问题，需要征得原作者同意才能发表。
不可以，直接翻译的可以说语法没有多少准确的，到时会让人很尴尬的。希望你稍作修改，然后再发表。
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大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，大数据时代怎么理解呢，一起来看看吧。大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到 其内在规律。大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。大 数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关 的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对， 挖掘主效基因。例子还有很多。大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运 用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本 质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。商业智能的应用范围1.采购管理2.财务管理3.人力资源管理4.客户服务5.配销管理6.生产管理7.销售管理8.行销管理商业智能实施步骤商业智能系统处理流程[1]商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。为了让数据“活”起来，往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的，在外围数据文件中的，在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。这些分析有财务管理、点击流分析（Clickstream）、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道（软件，系统，人，等等）发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中）、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。商业智能系统的功能商业智能系统应具有的主要功能：数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。典型的商业智能系统典型的商业智能系统有：客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。[编辑]商业智能解决方案厂商提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等北京开运联合为您解答，希望对您有帮助！！！
大数据：难以用常规的数据库工具获取、存储、管理、分析的数据集合。
特征：
1、数据量大：起始单位是PB级的。
1KB=1024B
1MB=1024KB
1GB=1024MB
1TB=1024GB
1PB=1024TB
1EB=1024PB
1ZB=1024EB
2、类型多：
结构化、板结构化、非结构化：网诺日志、音频、视频、图片、地理位置等信息混杂。
3、价值密度低：
获取数据的价值就像是淘金一般。
4、速度快时效高：
数据呈指数倍增长，时效性要求高，比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能的完成实时推荐。
5、永远在线：
大数据时代的数据是永远在线的，随时应用计算，这也是区别于传统的数据的最大特征。
分享一张图：
2008年被《自然》杂志专刊提出了BigData概念；
2006——2009年，谷歌公开发表两篇论文《谷歌文件系统》和《基于集群的简单数据处理:MapReduce》，其核心的技术包括分布式文件系统GFS，分布式计算系统框架MapReduce，分布式锁Chubby，及分布式数据库BigTable，这期间大数据研究的焦点是性能，云计算，大规模的数据集并行运算算法，以及开源分布式架构（Hadoop)；
2009年至今，大数据基础技术成熟之后，学术界及及企业界纷纷开始转向应用研究，2013年大数据技术开始向商业、科技、医疗、政府、教育、经济、交通、物流及社会的各个领域渗透，因此2013年也被称为大数据元年。
Hadoop项目。1、HDFS（HadoopDistributedFileSystem），作为GoogleFileSystem（GFS）的实现，是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（LargeDataSet）的应用处理带来了很多便利。2、GoogleGFS，BigTable，MapReduce称为Google的三驾马车，是许多基础服务的基石GFS于2003年提出，是一个分布式的文件系统，与此前的很多分布式系统的前提假设存在很大的不同，适用于以下场景）认为组件失效是一种常态，提供了容错机制，自动负载均衡，使得分布式文件系统可以在廉价机器上运行）面向大文件存储，系统主要的工作负载是大规模的流式读取，写操作主要是追加方式写，很少有随机写）一次写入，多次读取。3、开源HDFS。分布式文件存储系统，源自于Google的GFS论文，HDFS是GFS的克隆版HDFS是Hadoop中数据存储和管理的基础，是一个高容错的系统，能够自动解决硬件故障。