基于虚拟和物理化身的中文文本信息具体化

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 9次 | 上传用户:javajava2010
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
提出了基于虚拟和物理机器人化身的文本信息具体化概念。传统的基于文字的文本信息终端界面难以有效表达文本承载的全部信息。提出将文字语音化,同时将隐含在文本中的人类感情和意图等非语言信息通过虚拟或物理机器人具体化为适当的语调、面部表情和身体语言。虚拟或物理机器人称为文本信息提供者的化身。基于文本信息提供者化身的文字的终端界面能够表述文本承载的语言和非语言信息,提高文本传达信息的有效性。给出了基于虚拟化身的文本具体化系统原型。展望文本具体化应用前景。
其他文献
20年间,在<北京大学研究生学志>发表的论文中,历史学类论文始终占有一个相对稳定和重要的位置.从学术史的角度对其进行若干梳理,在此过程中或可略窥史学整体发展的某些消息,
当前学术研究所出现的大面积的重复生产、论文著作的泡沫化现象,已不能简单地归结为学术体制的毛病(学术体制不合理是原因之一),而应从更深的层面上去探寻。
在对遍历Markov链的性能灵敏度分析中,可以用计算Markov链的实现因子来代替计算Markov链的性能势。给出了一种基于耦合技术的仿真方法来估计实现因子。使用经过优化的耦合矩阵,通过仿真来快速获得实现因子的估计。这种方法有两个优点:一是不用去求稳态分布,二是能减少仿真中的计算时间。
数据挖掘是近年来发展起来的新技术,指挥自动化的辅助决策过程也越来越依靠数据挖掘求解。通过数据挖掘,可以有效地处理海量数据,为正确决策提供支持。模拟退火是一种性能优越的计算智能算法,广泛应用于求解非线性最优化问题。数据挖掘中的数据聚类与模拟退火在本质特性上存在相似,可以将模拟退火应用于数据挖掘。通过蒙特卡罗方法生成随机数据,进行基于模拟退火的聚类分析。算例表明,新方法能够很好地进行数据聚类,具有较好
通过调查可见,大学生的环境意识比较强,但环境知识不足,保护环境的行动不力,有必要通过开设环境课,加强环境保护宣传等手段,培养当代大学生的环境意识。
地方音乐院校的专业设置和结构调整要面向市场需求,为地方经济建设服务,服务于地方音乐文化事业,保留和传承地方民族民间音乐。根据BCG矩阵理论指导地方音乐院校的专业建设,对有