Глоссарий





Новости переводов

16 мая, 2024

Translating UMI-CMS based website

19 апреля, 2024

Translations in furniture production

07 февраля, 2024

Ghostwriting vs. Copywriting

30 января, 2024

Preparing a scientific article for publication in an electronic (online) journal

20 декабря, 2023

Translation and editing of drawings in CAD systems

10 декабря, 2023

About automatic speech recognition

30 ноября, 2023

Translation services for tunneling shields and tunnel construction technologies



Глоссарии и словари бюро переводов Фларус

Поиск в глоссариях:  

Synonymy

Глоссарий по робототехнике
  1. Синонимия

  2. N абсолютная синонимия, устар. синонимия (син. plesionymy); near-~ синонимия syntactic(al)


Синонимия, русский



Parsing, английский
  1. Синтаксический анализ

  2. N корп. синтаксический анализ, синтаксический разбор; грамматический разбор; парсинг1 bottom-up ~ восходящий синтаксический анализ, синтаксический анализ снизу вверх chart ~ анализ с помощью схем2 descent ~ нисходящий синтаксический анализ recursive ~ ~ рекурсивный нисходящий синтаксический анализ, синтаксический анализ методом рекурсивного спуска left to right ~ синтаксический анализ слева направо precedence ~ синтаксический анализ по грамматике предшествования3 shift-reduce ~ восходящий синтаксический анализ, синтаксический анализ снизу вверх top-down ~ нисходящий синтаксический анализ, синтаксический анализ сверху вниз

  3. Лексический анализ; синтаксический анализ; синтаксический разбор

  4. The act of breaking down a sentence and identifying its components. the set of acceptable sentences is defined by the grammar of the language that the parser is designed to accept. parsing, expectation-driven a top-down form of parsing which looks for concepts rather that grammatical elements. partial least squares (pls) partial least squares is a technique used in machine learning when linear or multiple regression techniques are inappropriate. multiple linear regression (mlr) techniques work well when there are a (relatively) small number of independent (orthogonal) attributes and the focus is on understanding the relationship between the attributes and the target variable. however, in many machine learning situations, the attributes are highly collinear and the goal is predicting rather than understanding the implications of individual coefficients. in this case, mlr methods may not be efficient or appropriate. pls offers an alternate means to handle this situation. the predictor attributes and the target variable(s) are projected into a lower dimensional space, where the regression is solved. the projections are chosen so that the target dimensions and the attribute dimensions have high pairwise associations. the results are projected back into the original attribute measurement space.


Cutset, английский
    Сечение