使命召唤8 出现could not load localization.txt

localization[英][u02cclu0259u028aku0259lau026a"zeu026au0283n][美][u02cclou028aku0259lau026a"zeu026au0283n]n.局部化; 地方化，局限，定位; 定域; 例句:1.As this localization trend picks up, sand hill road may be left in the dust. 随着这种本地化趋势的发展，沙岭路可能会被远远地甩在后面。 2.The google operating system blog points to this description used in google"s localization service as further evidence that there is something going on. 谷歌操作系统博客提到了google本地化服务中出现的一段描述，这进一步证明了google将会有所动作

Localization / Localisation 是一种行业，与翻译和市场营销息息相关。Localization 团队的工作包括：1）将企业的网页、营销资料、用户使用的软件、平台等资源全部翻译成当地的语言2）确保所有翻译出来的内容读起来、看起来都很不像是翻译出来的3）甚至就连网站、广告等的设计、宣传用语等都符合当地文化，受当地人接受/欢迎

localization[英][ˌləʊkəlaɪ"zeɪʃn][美][ˌloʊkəlaɪ"zeɪʃn]n.局部化; 地方化，局限，定位; 定域;

动词为 localize 名词为 localization 形容词为 localizing 或 localized

汉化 Chinese localization注：localization 英 [u02cclu0259u028aku0259lau026a"zeu026au0283n] 美 [u02cclou028aku0259lau026a"zeu026au0283n] n. 局部化; 地方化，局限，定位; 定域; [例句]The most specific visualization method is the localization of particular enzymes within an acrylamide gel..最特异的显色方法是对丙烯酰胺凝胶中特殊的酶进行定位。

没啥太大区别

同学你好，很高兴为您解答！　　localization，您说的这个英文词语在我国中很常见，是属于英文会计考试核心词汇其中的一个，学好该类词汇对您的英文证书考取过程非常重要，这个词的翻译如下：地方化。　　希望高顿网校的回答能帮助您解决问题，更多财会问题欢迎提交给高顿企业知道。高顿祝您生活愉快！

localization

可以出具一个对当地公司的授权，并说明在对其技术维修等全力支持，并出具售后承诺，承诺中加上当地公司地址，并此说明为本地厂家维修办事处。拓展资料：1. 本地化是指企业在国际化过程中，为了提高市场竞争力，同时降低成本，将产品的生产、销售等环节按特定国家/地区或语言市场的需要进行组织，使之符合特定区域市场的组织变革过程。在软件行业为了简便，业界人士常将本地化(localization) 写为“L10N”，“10”表示在首字母“L”和尾字母“N”之间的10 个字母。2. 在经济全球化的时代，大型企业起初在本国生产产品，并将产品在本国销售，随着生产规模增大和产品声誉远播，产品开始在国际市场上流通。为进一步扩大国际市场的份额，将部分原料采购和加工过程移往产品需求地由当地产业工人完成的组织形式，称之为企业本地化。企业本地化的高级形式是融入当地社会，与当地企业一起促进目的地社会的进步和发展。hp公司对本地化的理解除包括市场、产品、人员本地化之外，还融进了惠普之道所谓的企业公民的概念。3. hp公司近年来的业绩与公司采取了本地化的运作思路是紧密相联的，由于本地化给hp公司带来的对市场的快速反应能力，使得hp公司能尽快地满足国内大型商业、金融客户用户的需要。4. 可以将本地化服务机构设置为评分项吗？答案是不可以。尤其是在《关于促进政府采购公平竞争优化营商环境的通知》（财库〔2019〕38号）施行后，要求设置本地化服务机构或常驻人员作为评分项更是“此路不通”，设置本地化服务实际上就是地域歧视，市场分割。5. 我国的政府采购市场是全国统一的大市场，不允许设置地域歧视或者行业壁垒。采购人要的是优质服务，优质的售后服务可以是本地化服务，并不一定是本地化服务机构提供的服务。优质的售后服务，可以是供应商自愿与当地企业合作完成，而不是招标文件的强行规定；可以由中标人外派项目工作组实现，而不是必须设立分支机构。是否设立分支机构，由供应商自主决定。6. 法律依据：《政府采购法》第五条任何单位和个人不得采用任何方式，阻挠和限制供应商自由进入本地区和本行业的政府采购市场。《关于促进政府采购公平竞争优化营商环境的通知》（财库〔2019〕38号）在全面清理政府采购领域妨碍公平竞争的规定和做法中，重点清理和纠正的第三个问题就是，要求供应商在政府采购活动前进行不必要的登记、注册，或者要求设立分支机构，设置或者变相设置进入政府采购市场的障碍。

软件本地化常用术语大全 　　软件本地化行业有很多经常使用的行业术语，非行业人士或刚刚进入该行业的新人，常常对这些术语感到困惑。另外，软件本地化行业属于信息行业，随着信息技术的迅速发展，不断产生新的术语，所以，即使有多年本地化行业经验的专业人士，也需要跟踪和学习这些新的术语。 　　 本文列举最常用的本地化术语，其中一些也大量用在普通信息技术行业。对这些常用的术语，进行简明的解释，给出对应的英文。 　　加速键或快捷键(accelerate key)。常应用在Windows应用程序中，同时按下一系列组合键，完成一个特定的功能。例如，Ctrl + P，是打印的快捷键。 　　带重音的字符(accented character)。例如在拉丁字符的上面或下面，添加重音标示符号，例如，?。对于汉字没有此问题。 　　校准(alignment)。通过比较源语言文档和翻译过的文档，创建翻译数据库的过程。使用翻译记忆工具可以半自动化地完成此过程。 　　双向语言(bi-directional language)。对于希伯莱语言或者阿拉伯语言，文字是从右向左显示，而其中的英文单词或商标符号从左向右显示。对于中文，都是从左向右显示。 　　编译版本(build)。软件开发过程中编译的用于测试的内部版本。一个大型的软件项目通常需要执行多个内部版本的测试，因此需要按计划编译出多个版本用于测试。 　　版本环境(build environment)。用于编译软件应用程序的一些列文件的集合。 　　版本健康检查(build sanity check)。由软件编译者对刚刚编译的版本快速执行基本功能检查的活动，通过检查后，再由测试者进行正规详细测试。 　　级连样式表(cascading style sheet -CSS)。定义html等标示文件显示样式的外部文档。 　　字符集(character set)。从书写系统到二进制代码集的字符映射。例如，ANSI字符集使用8位长度对单个字符编码。而Unicode，使用16位长度标示一个字符。 　　简体中文，日文，韩文，繁体中文(CJKT)。也可以表示为SC/JP/KO/TC或CHS/JPN/KOR/CHT，是英文Simplified Chinese, Janpanese, Korean, Traditional Chinese的简写。 　　代码页(code page)。字符集和字符编码方案。对每一种语言字符，都用的数字索引表示。 　　附属条目(collateral)。软件本地化项目中相对较小的条目。例如，快速参考卡，磁盘标签，产品包装盒，市场宣传资料等。 　　计算机辅助翻译(Computer Aided Translation-CAT)。计算机辅助翻译。采用计算机技术从一种自然语言到另一种语言自动或支持翻译的技术术语。 　　串联(Concatenation)。添加文字或字符串组成较长字符传的方式。 　　控制语言(Controlled language)。自然语言的子集，常用于技术文档的写作，采用更加结构化和易于理解的语言。 　　外观测试(cosmetic testing)。应用程序用户界面测试。 　　桌面排版(desktop publishing-DTP)。使用计算机软件对文档、图形和图像进行格式和样式排版，以便打印输出的过程。 　　双字节字符集(double bytes character set-DBCS)。用两个字节长度表示一个字符的字符编码系统。中文，日文和韩文都用双字节字符集表示。 　　双字节支持能力(double-byte enablement)。在软件的国际化设计中，支持亚洲的双字节字符的输入、显示、输出等处理的能力。 　　动态网站(dynamic web site)。组合使用数据库、样式表、脚本语言、HTML动态现实网页内容的网站。 　　可扩展标示语言(Extensible Markup Language-XML)。语言分析用的语言，为了实现特定目的创建自定义的标示的语言。XML是SGML的子集，专为网页(Web)语言设计。 　　法语/意大利语/德语/西班牙语(French/Italian/Germany/Spanish-FIGS)。软件本地化时要考虑的欧洲主要的语言。 　　全部匹配(full match)。源文字部分与以前存储在翻译数据库工具中的句子完全相同。 　　功能测试(functional testing)。通过运行软件，测试产品的功能是否符合设计要求。 　　模糊匹配(fuzzy matching)。翻译记忆工具中用于识别文字字段与以前翻译的句子一致程度的方法。 　　全球化(globalization-g10n)。为进入全球市场而进行的有关的商务活动。包括软件进行正确的国际化设计，软件本地化集成，以及在全球市场进行的市场推广、销售和支持的全部过程。 　　术语表(glossary)。用于软件翻译/本地化项目的包含源语言和本地化语言的关键词和短语的翻译对照表。 　　硬编码(hard-coding)。直接嵌入在程序源代码内的可以本地化的字符。硬编码字符不能很方便的本地化。 　　帮助编译器(help compiler)。编译联机帮助文档的工具软件。将HTML等源文件和图像编译成可以搜索的二进制联机帮助文档。 　　热键(hot key)。菜单命令和对话框选项中带有下划线的字母或数字。通过按下Alt键和下划线的字母或数字，可以机或命令和选项。 　　超文本标示语言(Hypertext Markup Language)。SGML语言的子集。定义了一组标示符控制页面内容的显示方式。 　　输入方法我器(Input Method Editor-IME)。通过按下键盘的多个键完成输入本地 如化文字的应用工具。对于汉字，常用的有微软拼音输入法，标准输入法，五笔字形输入法等。 　　国际化(internationalization-i18n)。在程序设计和文档开发过程中，功能和代码设计能处理多种语言和文化传统，使创建不同语言版本时，不需要重新设计源程序代码的软件工程方法。 　　国际化测试(international testing)。软件国际化的支持和可本地化能力的测试方法。 　　日文汉字(Kanji)。来自汉字的单个日文字，有些与当前的汉字书写完全相同，但按照日文发音。 　　启动会议(kick-off meeting)。新的本地化项目正式开始前的会议，一般由原软件开发商和本地化服务商中的项目组主要代表人员参加。主要讨论项目计划，各方责任，提交结果，联系方式等与项目紧密相关的内容。 　　分层图像(layered graphic)。为了便于翻译，可以翻译的文字单独存放在文字层的图像。 　　重复利用(leverage)。在翻译/本地化过程中，以前已经翻译的内容再利用和循环使用的方法。 　　语言测试(linguistic testing)。对本地化的产品执行与语言有关的内容的测试活动。 　　本地化行业标准组织(Localization Industry Standard Association-LISA)。1990年在瑞士成立，成为本地化和国际化行业的首要协会，目前已经加入的会员超过400多家。LISA的目标是促进本地化和国际化行业的发展，提供机制和服务，使公司间能够交换和共享与本地化、国际化和相关主体相关的流程、工具、技术和商务模型信息。 　　本地化(localization-l10n)。将一个产品按特定国家/地区或语言市场的需要进行加工，使之满足特定市场上的用户对语言和文化的特殊要求的软件生产活动。 　　本地化工具包(localization kit)。由软件开发商提供的包好文件、工具和指导文档的系列文件集。本地化项目开始前，软件开发商提供给本地化服务商。 　　本地化测试(localization testing)。对本地化的软件进行语言和用户界面测试，以保证软件本地化质量的活动。 　　本地化服务商(localization vendor)。提供本地化服务的机构，包含软件翻译、软件工程、测试和项目管理等活动。 　　机器翻译(machine translation-MT)。利用术语表、语法和句法等技术，自动实现从一种人类语言到另一种语言的翻译的方法和技术。 　　标识语言(markup language)。与文字结合的标识和标签集合，应用程序（例如HTML网页浏览器）将处理这些标识并以正确的形式显示出来。 　　多字节字符集(multi-byte character set)。每个字符用单个字节或两个字节表示的字符集。 　　多语言服务商(multi-language vendor-MLV)。提供多种语言软件本地化能力的服务商。大多数多语言服务商主要集中在多语言项目的项目管理上，它们在全球范围内由多个分公司和合作伙伴。 　　国家语言支持(national language support-NLS)。允许用户设置区域等软件功能。识别用户使用的语言、日期和时间格式等信息。也包括支持键盘布局和特定语言的字体。 　　外包(outsourcing)。对软件本地化而言，将某些本地化任务交付给第三方的活动。源软件开发商将软件本地化项目交付给本地化服务商，很多本地化服务商，将翻译工作交给自由翻译人员。 　　伪翻译(pseudo translation)。将软件中的可以翻译的字符串用长的本地化的字符代替的自动或手工处理的过程，主要用于发现编译和执行本地化文件时潜在的问题。 　　质量保证(quality assurance-QA)。保证最终产品质量的步骤和流程。 　　报价单(Request for quotation-RFQ)。软件开发商发送给本地化服务商的包含项目内容和报价的报价单。 　　投入回报率(Return of Investment-ROI)。判别项目投入费用和受益回报的指标。 　　调整(resizing)。调整翻译后的对话框的元素，如按钮、列表框、静态控件等的大小和位置，保证翻译后的字符的显示完整和美观。 　　资源动态链接库(Resource-only .dll )。包含可以本地化的资源，例如，菜单、对话框、图标、屏幕提示字符的动态链接库。 　　屏幕捕捉(screen capture, screenshot)。使用图像截取软件截获菜单和对话框等软件界面的过程。 　　项目总结报告(Post Project Report-PPR)。由软件开发商和软件本地化服务商的项目主要成员填写的关于项目执行情况、发现的问题和建议的项目文档。在完成本地化项目后填写此报告。 　　校对(proofreading)。对翻译的文档内容进行语言和格式进行检查的过程，一般由本地化公司内部具有丰富经验的我进行校对。 　　复审(review)。对翻译的文档内容进行语言检查的过程，一般由本地化公司聘任的具有丰富经验的外部产品专家或软件开发商的语言专家复审。 　　简体中文(Simplified Chinese-SC)。主要用于中国大陆和新加坡的中文汉字，与繁体汉字相比，笔划更简捷。 　　同时发布(simultaneous ship-simship)。源语言软件与本地化的软件同时发布。要达到同时发布，软件本地化必须与软件开发同步进行。 　　单语言服务商(single language vendor-SLV)。只能提供一种本地化语言服务的本地化服务商。 　　软件一致性检查(software consistency check)。一种质量保证步骤。翻译者对比 如需翻译的软件界面字符与联机帮助和文档文件字符翻译的一致性。 　　标准通用标识语言(Standard Generalized Markup Language-SGML)。一种信息交换的国际标准。在文档中使用规定的标识定义文档的三层标准格式：结构、内容和样式。 　　术语管理系统(terminology management system-TMS)。使用字典存储和编码术语资源的管理软件。例如，STAR 的TermStar和塔多斯(Trados)的MultiTerm。 　　文字扩展(text expansion)。翻译后的文字比源语言文字包含更多的字节和长度的特征。例如，翻译后的德文和法文，通常要比对应的英文长约30%左右。 　　繁体中文(Traditional Chinese-TC)。主要用于香港和台湾的笔划比较多的汉字。与简体中文相比，字符编码方案、术语和语言样式都有很大不同。 　　软件汉化(Software Chinese build)。根据源语言软件创建中文软件版本的过程，可以创建简体中文汉化版和繁体中文汉化版。 　　翻译记忆(translation memory-TM)。能使用户在数据库中存储翻译的短语和句子的技术。 　　翻译记忆交换(translation memory exchange-TMX)。由一些软件工具开发商设计的基于XML的开放标准。目的在于简化翻译记忆在不同翻译记忆工具之间自动转换的过程。 　　通用字符集(Unicode)。对已知的字符进行16位编码的字符集，已经成为全球字符编码标准。 　　用户界面(user interface-UI)。软件中与用户交互的全部元素的集合，包括对话框、菜单和屏幕提示信息等。 　　UTF-8。支持ASCII向后兼容和覆盖世界绝大多数语言的一种Unicode编码格式。UTF-8是8-bit Unicode Transfer Format的简写。 　　Windows 帮助(Windows Help-WinHelp)。包含编译的.hlp和.cnt内容文件的联机帮助系统。通过创建一系列RTF格式的文件和位图文件创建Windows 帮助。 　　本地化工具(localization application)。提供软件界面资源重复使用的专用本地化工具软件，例如，Alchemy Catalyst和Passolo等。 　　翻译记忆工具(translation memory application)。支持翻译记忆数据库的专用本地化工具软件。例如，Trados WorkBench。主要用于联机帮助和文档的翻译。

分类: 电脑/网络 >> 软件 解析: 软件本地化测试是软件本地化项目的一个重要组成部分，在软件行业，尤其在与国际接轨的当今，已越来越受到重视。当某个公司或者机构希望将其产品和服务推广到本土以外的地方时就少不了“本地化”的环节。大抵要先去考察一下当地的各种环境，然后相应的改造自己的产品和服务，使之看起来如同本地化产出的一样，从而尽量淡化其在最终用户眼中的外来色彩，目的则无非是为了确保产品或服务在当地市场最大可能的接受程度。 软件本地化测试是提高软件本地化质量的重要手段，是控制软件本地化质量的关键措施。目的是为了发现本地化的软件中的错误和缺陷，通过修复这些错误和缺陷，提高软件本地化质量。综合的软件本地化测试解决方案，可以保证软件发布进度、降低支持和维护成本，并保证产品有上乘的质量。 软件本地化测试是一个工程系统，包含多个紧密联系的环节和内容。软件本地化测试作为保证软件本地化质量和可靠性的技术手段，随着软件国际市场的激烈竞争和软件用户对质量要求的不断提高，软件本地化测试在软件本地化项目中的作用更加突出。软件本地化测试的关键在于软件供应商（Sofare Provider）和本地化提供商(Localization Vendor)对测试的高度重视，包括测试资源、测试文档、测试流程、测试方法和测试管理等方面有效准备和正确实施。 软件本地化测试是对本地化软件质量控制的重要手段，是运行本地化软件程序寻找和发现错误的质量控制过程。 软件本地化测试是由软件本地化提供商和软件供应商互相协作的软件质量保证活动。源语言软件和多种语言本地化软件同时发布，已经成为大多数软件提供商追求的软件发布策略。因此，软件本地化测试将于源语言软件的测试保持同步。在软件本地化测试中发现的源语言软件的功能设计错误，需要由软件供应商处理。软件供应商已知得其他源语言软件的功能错误，需要通知本地化服务商，以免重复测试和报告相同的错误，影响测试效率。

localization 定位（过程）location 位置

提示丢失解决的方法：1、自己把相关的文件从在正常工作的安装目录中，打到这件文件，然后复制到出现问题软件的目录下。复制成功后，还要进行注册。2、打开腾讯电脑管家，在工具箱里面有一个电脑诊所功能，可以进行修复文件缺失的问题。3、实在不行就只有重装系统了

localization native development region对appstore显示无影响。这是集成开发环境。我们在使用Visual Basic编程时，经常要与IDE打交道，无论是设计窗体、控件还是编写代码，调试程序，都要通过IDE来实现，所以熟练地掌握IDE的操作将会很大地提高你的工作效率。下面对VB的IDE界面作简单的介绍。主窗口——包括Visual Basic的菜单和工具栏。【文件】菜单——主要有【新建工程】和【生成工程】两个命令，前者用于建立一个新的VB工程，是编写一个软件的开始动作，在工具栏的最左边也有相应的工具按钮。后者根据工程名称的不同，命令会出现相应的提示，这个命令用于编译工程，可以由用户制定编译选项进行编译，是否进行优化等。【视图】菜单——在各个视图之间进行切换，如工程窗口、属性窗口、监视窗口、工具箱和工具栏等。【工程】菜单——根据工程类型的不同有不同的变化，主要作用是对工程添加各种类型的组件，如窗体、模块之类。【格式】菜单——对窗体上的控件进行对齐、改变大小、锁定控件位置的操作，在调整屏幕布局时非常有用。【调试】菜单——用于调试程序，可以增加断点，单步执行程序等。【工具】菜单下的【设置】命令——用于定制IDE环境，如字体、是否允许及时语法检查等。标准工具栏中包含了Visual Basic中大多数常用命令的按钮，工具栏还包含显示对象浏览器、属性窗口、工具箱以及其它Visual Basic开发环境中组成部分的按钮。工具栏既可以停靠也可以浮动。大多数工具栏处于停靠状态，要想取消工具栏的停靠状态，可以在工具栏的左边双杠附近单击它，并把它脱离停靠的位置，要想停靠一个工具栏，把它拖到主窗口的边上即可。工具箱——包含了Visual Basic的标准内置控件，可以把它们添加到窗体上创建应用程序的用户界面。工程窗口——包含当前要进行设计的窗体对象或代码窗口，编程工作是在这个窗口完成的。这个窗口位于Visual Basic集成环境的中央。默认的窗体包含着大多数窗体使用的最少的元素：标题栏、控制框、最小化、最大化、关闭按钮。工程资源管理器——当前Visual Basic工程的组成部分，也就是用户创建这个应用程序的文件的集合，这些文件的集合成为一个工程，可以通过它方便地在一个工程中的几个文件或几个工程之间进行切换。属性窗口——列出了当前激活控件的属性，通过修改这个窗口中属性的值，可以控制和改变控件的外观和行为。属性描述了对象的特性，如尺寸、标题或颜色。在选中某个属性时，会出现一条简短的属性说明。窗体布局窗口——改变当前窗体在屏幕上的位置。为了使设计的窗口能出现在屏幕上的适当位置，可以使用这个窗口。这三个窗口连在一起，放置在Visual Basic集成环境的右边。

它问你是否在%appdata%下安装插件，%AppData%在哪呢，打开“开始-程序-附件-命令行工具”，输入set，敲一下回车，然后你就会发现%AppData%在哪了。 其他的选项怎么选都没问题的啦！

NET Framework 2.0只是一个编程的语言扩展包，而在电脑很多软件游戏上面必须安装这个东西，安装后一般都可以使用，而某一些软件按装了NET Framework 2.0之后不一定能完全运行，这就要看软件是否兼容了。楼主如果想用一些工具软件游戏这些东西，建议安装的补丁和扩展包如下C++2005 x86C++2008 X86NET Framework 2.0NET Framework 3.0NET Framework 3.5NET Framework 4.0不过安装了这些东西后，系统启动时间会变长，还有可能会使电脑运行速度减慢。

你在哪里下地

每个 Mvc 框架都有自己的本地化字符串的解决方案， Nutz.Mvc 的这个是相当简陋的。我只是个人觉得足够用了。下面我把它简单介绍一下： u2022假定所有的本地化字符串文件都会存放在某一目录下 u25e6这个目录下所有的 .properties 文件，将作为默认的本地字符串文件。 u25e6每一种语言都会是一个目录，目录名称对应一个 Locale 的 toString()，请参看 java.util.Locale 的 JDoc ■比如简体中文，就是 zh_CN ■比如美式英语，就是 en_US u25e6目录下所有的 .properties 文件存放着该地区的字符串信息 u25e6.properties 文件需要按照 UTF-8 方式编码 u2022目录，通过 @Localization("全路径") 声明在主模块上 u2022当应用启动时，一次读入所有的字符串，并存入 ServletContext，属性名称为：“org.nutz.mvc.annotation.Localization” u2022应用可以自行设置当前 Session 是哪一个国家和地区 u25e6Mvcs.setLocaleName(String localeName) u2022每次请求时，会根据 Session 中的 localeName，从 ServletContext 中将对应 Locale 的字符串取出，设入 Request 对象 u25e6属性名为 "msg" u25e6如果当前会话没有被设置 Locale，则将 "msg" 设置成默认本地化字符串 --------------------------------------------------------------------------------

LOCALIZATION MISSING是“定位缺失”的意思 我只知道这个

犀牛7一半英文一半中文是因为删除了语言包。可以找到C:ProgramDataMcNeelRhinoceros6.0Packages下的localization (zh-cn)程序，重新运行安装。或是下载中文安装包后，进行重启再试即可。

我也遇到了，是不是开始说missing directx 这个软件。其实不是你没有，是电脑自己找不到。后来我发现安装路径里有中文，很多游戏安装路径都不能有中文，所以我把游戏剪贴，然后直接放在d盘里，就能玩了。pis：安装路径不能有中文就是说那个游戏的位置，即在哪个盘那个文件夹里的哪个子文件夹，这一堆字符里不能有中文，你别把他放什么新建文件夹，或者幕府文件夹里，肯定玩不了，你可以写成拼音或英文。我是菜比，只是遇到过同样问题，希望可以帮你。幕府将军很赞的！！！！！！！！

localization of function功能定位localization of function释义[医] 机能定位网络机能局部化双语例句1The starting point of research of system of joint tort should begin with the clear regulation of its system function, and the localization of function should be based on legal value such as security, justice and efficiency.共同侵权制度研究的起点应始于其制度功能的明定，而功能的定位应以安全、正义和效率等法律价值为基础；2The effect of current government audit system of our country is not ideal. This shows that the localization of the function of the government audit system is not clear.我国现行政府审计制度效果不理想表明政府审计制度功能定位不明晰。

为什么不下载中文版的，在安装过程也有语言选择啊

UG8.0软件安装的时候，你选择典型就可以了，不要用自定义安装，在选典型安装后，其功能都有了，GC工具箱是可以使用的。

glocalization全球本土化

喂，亲爱的啊，这个essay的题目是“全球化企业本土化的必要性”或者“为什么跨国公司要进行本土化改革？”这个论文我大学时写过。如果你不是特别急，我可以回家帮你找找，再花一两天抽空改改。顺便问问，你有自己的观点吗？比如，本土化可以避免地区文化差异带来的负面影响（如消费者抵制、食品类的口味或原料问题等）；本土化改革有利于夸大本地市场；根据当地情况，因地适宜的进行管理和解决问题，利于提高效率……最简单的例子，KFC和Macdonald

Premiere Pro CS6汉化说明：1、使用解压汉化文件包；2、将“Adobe Premiere Pro CS6 汉化”文件夹下所有文件放入“Adobe Premiere Pro CS6”安装目录替换源文件；3、运行”汉化与卸载汉化PR.cmd”即可。

破坏领主怎么设置中文?有许多玩家在游玩本作时不知道如何设置中文,还有一些玩家遇到了文字乱码的情况,针对这些问题.今天为大家分享相应的解决方案,一起来看看吧.中文设置方法:1、进入游戏-游戏主界面右下角有一个设置的齿轮图标-第一个选项-第三个选项右边第一个选项就是语言选项，选chinese就行了。改成中文后变成方块字的方法：1、在steam游戏库里找到游戏右键-管理-浏览本地文件。2、本地文件夹里打开localization文件夹，先将english.xml.pak文件剪切到桌面，然后将文件里的Chineses_xml.pak重命名为english.xml.pak,再将桌面的english.xml.pak改为Chineses_xml.pak剪切回localization文件夹。游戏改成中文后显示方块乱码解决的方法：找到游戏安装目录STEAM游戏图标右键浏览游戏文件目录在localization文件夹中删除english_xml文件(记得先备份)然后将chineses_xml文件重命名为english_xml(记得先备份)重启游戏即可解决。

呵呵。你也玩WLK啊，，进入正题，我今天早上装的时候也出现这个问题。你要删除WLK泄漏安装版里面的个文件。prodectDets.xml《事先备份一下》然后安装，双击一次就可以了，、如果没有出现安装界面，先不要着急，等一下大概要10-20多分钟，你可以看你的任务管理器。多了一个安装进程Installer.exe，继续等待吧，，过后就可以安装了，希望对你有帮助！

Strong强壮

多开几次，网络不通畅

解决方法:1,在游戏目录中重新安装eac。2,安装完之后重启电脑然后重开游戏就行了。

解决方法：1，在游戏目录中重新安装eac。2，安装完之后重启电脑然后重开游戏就行了。

看门狗2eac启动不了怎么办？症状：启动之后显示error code 31玩不了线上。解决方法：1，在游戏目录中重新安装eac。2，安装完之后重启电脑然后重开游戏就行了。

1、打开notepad++界面。我们可以看到界面有一排菜单栏，包括 file(文件)、edit(编辑)、search(查找)等等。2、选择菜单栏上的"settings"，进入"preferences..."。即设置下的首选项，通常用于设置界面的语言、面板和标签。3、进入到首选项界面，选择本地localization下的中文简体，关闭close4、我们可以看到菜单栏上全部显示为中文字符。中文简体设置成功

右击“我的电脑”图标——属性——高级——环境变量——点击【新建】按钮，在【变量名】输入ABAQUS_USE_LOCALIZATION，【变量值】输入1，就可完成了系统设置。

UG设置为绝对坐标比步骤如下：1、打开UG软件，依次点击“插入”--“设计特征”--‘长方体"，随机建模一个长方体。2、点击右侧资源条中“部件导航器”，模型历史记录中的绝对坐标系显示的是隐藏。3、右击点击显示，便会显示出来。4、依次点击“计算机”-“C盘”（UG安装时的安装的文件夹，因为我安装软件时安装目录选择的是默认所以在C盘）--“Program”--"Siemens"--"NX10.0"--"LOCALIZATION"。5、依次点击“LOCALIZATION”--"prc”--“simpl chinese”--"startup"中选择双击鼠标打开“model-plain-1-mm-template”此文件便是原始模板。6、点击右侧资源条中“部件导航器”，右击点击显示，便会显示出来，点击保存，这样便是从原始模板处更改，以后随时打开都是保持显示状态了。

英文原文请点 这里 摘要 在这项工作中， 我们重新审视了《 Network in network》中提出的全局平均 池化层（global average pooling），并阐明了它是如何通过图片标签就能让卷积神经网络具有卓越的定位能力。虽然这项技术以前被当做正则化训练的一种方法，但是我们发现它实际构建了一种通用的适用于各种任务的能定位的深度表示。尽管global average pooling很简单，我们仍然能够在2014年的ILSVRC物体定位比赛中得到37.1%的top-5错误率，与CNN的34.2%top-5错误率非常接近。我们证明了我们的网络能在各种任务中区分图像区域进行定位，尽管没有经过（定位）训练。 最近Zhou等人的《Object detectors emerge in deep scene cnns》表明CNN的各个层的卷积单元实际上是物体检测器，尽管没有对物体的位置进行监督。尽管卷积层定位物体的能力很出色，但当用全连接层进行分类时，这种能力会丧失。最近，一些流行的全连接层和卷积层的神经网络，比如Network in Network（NIN）和GoogLeNet，已经提出通过避免使用全连接层的方式来最小化参数并且保持高性能的方法。 为了实现这一目标，NIN使用global average pooling来做正则化，避免训练过程中的过拟合。在我们的实验中，发现global average pooling的优势远不止正则化——实际上，只需要稍微调整一下，网络就可以保持卓越的定位能力，直到最后一层。这样的微调使辨别图像区域变得十分简单，即使对那些最初没训练的网络也是如此。如图1（a）所示，在物体分类上训练的CNN能够成功的将动作分类的区分区域定位为与人类交互的物体而非人类本身。 尽管我们的方法显得很简单，在ILSVRC的弱监督物体定位比赛中，我们最好的网络在测试集中达到了37.1%的top-5错误率，这与全监督的AlexNet达到的34.2%top-5错误率极其接近。此外，我们还证明所提方法中的深度特征可以很容易地用于其他数据集的分类、定位和概念发现（concept discovery）。 卷积神经网络在视觉识别任务中有着令人印象深刻的表现。近期的研究表明，尽管在图片级的标签上训练，CNN在定位上也有着卓越的能力。本文中，我们证明了只要使用正确的架构，就能将这种能力泛化到不仅仅是定位物体，而是标定图片中具体哪一个区域正在用于分辨物体。这里，我们讨论与这些研究最相关的两条主线：弱监督对象定位和可视化CNN的内部表示。 弱监督物体定位（Weakly-supervised object localization） 最近已经有很多用CNN做弱监督定位的研究了。Bergamo等人提出了一种“自己学习的（self-taught）”物体定位方法，为了实现物体定位，通过掩盖图片区域来寻找引起最大激活的区域。Cinbis等人用CNN特征结合多实例的学习定位物体。Oquab等人提出了一种能转换中级图像的方法，并且展示了一些物体的定位能通过评估CNN在多重叠区域的输出实现。但是，这些作者并没有对定位能力做评估。此外，这些方法虽然产生了想要的结果，但并不是端到端的训练，需要提前做一系列额外工作，然后输入网络来定位物体，这使它们很难泛化到真实世界的数据集。我们的方法是一个端到端的，而且只需要输入图片就可以定位物体。 与我们的方法最相近的是Oquab提出的基于global max pooling的方法。不同于global average pooling，他们用global max pooling来定位物体的点。但是，它们的定位局限于物体边缘的点，而不是确定物体的全部范围。我们认为虽然max和average很相似，但是平均池化更鼓励网络识别完整的物体区域。背后的原理是average pooling网络相比于max pooling识别整个物体的辨别性区域的损失更小。在3.2部分有详细的说明及验证试验。此外，不同于Oquab，我们证明了这种定位能力能够泛化，甚至能用于侦测网络没有训练过的数据。 我们使用class activation map来代表每个图中的激活图的权重，如第2部分所述。我们想要强调的是，global average pooling不是我们提出来的新技术，我们的创新点在于用它来精确定位区别性区域（discriminative localization）。我们相信，这种简单的技术可移植性很好，能应用于快速精确地解决很多计算机视觉中的定位问题。 可视化卷积神经网络： 最近有很多关于可视化卷积神经网络内部的研究，试图对其属性有更好的表现。Zeiler等人用反卷积网络来可视化激活每个单元的模式。Zhou等人发现CNNs被训练识别场景时会学习物体侦测，并证明了统一网络既能进行场景识别，又能进行物体定位。这些研究都只分析了卷积层，忽略了全连接层，因此是不全面的（国外论文好文艺，原文如是描述：thereby painting an incomplete picture of the full story）。通过移除全连接层并尽可能保持性能，能从头到尾更好的了解我们的网络。 Mahendran等人和Dosoviskiy等人通过转化不同层的深度特征分析了CNN的可视化解码。虽然这些方法可以转化全连接层，但是只展示了深层特征中什么信息被保留，并没有凸显出这些信息的相对重要性。不同于Mahendran和Dosoviskiy，我们的方法你能凸显出图片的那个区域是区别性区域。总的来说，我们的方法是对CNN的另一种深入呈现。（又是很文艺的说法：our approach provides another glimpse into the soul of CNN） 这一部分，我们描述了用CNN的global average pooling（GAP）生成class activation maps（CAM）的过程。某一确切分类的CAM代表了CNN用于做分类时所看的区别性区域的位置（如图3）。生成CAM的过程如图2。 全局平均池化层（GAP）VS全局最大池化层（GMP）： 鉴于之前有的研究使用GMP做弱监督物体定位，我们认为很有必要直观地对比一下GAP和GMP的高亮区域的不同。比起GMP的鼓励网络只关注1个discriminaltive part，GAP更鼓励网络识别对象的整个范围。因为当求平均数时，这个值可以通过找所有discriminative part来最大激活而低激活减少了特定的输出。另一方面，对于GMP，所有图的低分区域（除了最有区分力的一个），都不会对得分有影响，因为你只取了max。我们在第三部分用ILSVRC数据集验证了此想法：GMP的分类性能与GAP相当，GAP的定位能力要强于GMP。 在这一部分，我们在ILSVRC2014数据集上评估了CAM的定位能力。我们先描述了实验的设置和用到的CNN网络，见3.1部分。然后在3.2部分验证了我们的技术不会在学习定位时对网络产生不利影响，并详细给出了弱监督对象定位的结果。 我们用下面这些流行的CNN网络评估CAM的影响：AlexNet，VGGnet和GoogLeNet。通常来讲，我们把这些网络的全连接层全部移除，替换为GAP，然后接一个softmax全连接层。 我们发现GAP前的最后一个卷积层有较高空间分辨率时网络的定位能力可以得到改善，我们之称为图分辨率（mapping resolution）。为了做到这一点，我们移除了一些网络的卷积层。具体来说，我们做了下面改动：对AlexNet，我们移除conv5之后的卷积层（pool5到prob），得到图分辨率（mapping resolution）为13x13。对VGGnet，我们溢出了conv5-3后的所有卷积层（pool5到prob），得到14x14的图分辨率。对GoogLeNet，我们溢出了inception4e后的卷积层（pool4到prob），得到14x14的图分辨率。对上述的每个网络，我们都添加一个3x3，步长为1，padding为1,1024个单元的卷积层，然后接一个GAP层和一个softmax层。最后对每个网络在ILSVRC的1.3M张要分成1000类的训练图片进行精调（fine-tuned），分别产生我们最终的AlexNet-GAP，VGGnet-GAP和GoogLeNet-GAP。 对于分类，我们与原始的AlexNet，VGGnet和GoogleNet与做了比较，也提供了Network in Network的结果。对于定位，我们与原始的GoogLeNet和NIN进行了比较，还用反向传播代替了CAM。此外，为了比较average pooling和max pooling，我们也提供了用max pooling训练的GoogLeNet的结果（GoogLeNet-GMP）。 我们使用一样的误差矩阵（top-1，top-5）作为ILSVRC对分类和定位的评估指标。对于分类，我们对ILSVRC的验证集进行了评估，对于定位，我们在验证集和测试集上都做了评估。 我们先提供了在分类上的结果，以证明我们的方法没有对分类性能产生明显的不良影响。然后我们有证明了我们的方法在弱监督物体定位上十分有效。 分类： Tb.1总结了原始网络与我们的GAP网络的分类性能。我们发现多数情况下从各个网络中移除多余的网络层使分类性能下降了1%~2%。我们观察到AlexNet是移除全连接层后分类性能受影响最大的网络。作为补偿，我们在它的GAP层前添加了两个卷积层，得到AlexNet -GAP网络。我们发现AlexNet -GAP与AlexNet的性能相当。因此，总体而言，我们的GAP网络很大程度地保留了网络的分类性能。此外，与预期的一样，我们观察到GoogLeNet-GAP和GoogLeNet-GMP的分类性能相似。注意，为了在定位上得到好的表现，网络的分类性能很重要，因为它决定了网络是否能准确地分类和定位的边界。 定位： 为了做定位，我们需要生成一个边界框及其关联的物体类别。为了生成CAM的边界框，我们使用简单阈值来划分热力图。我们先用大于CAM最大值的20%的值做一个边框，然后我们再用覆盖分割图中最大连通分量做一个边框。我们把预测的top-5全部如此标记出来。图6（a）展示了用这项技术生成的示例边框。在ILSVRC验证集上的定位性能见Tbl2，输出示例图见图5。 我们观察到我们的GAP网络表现优于所有使用GoogLeNet-GAP的方法，达到了top-5上最低定位错误率43%，没有用任何一个带标注的边界框上训练就能达到这样表现的网络是前所未有的。我们也可以看到CAM方法明显优于反向传播的方法（比较结果见图6（b））。此外，我们发现GoogLeNet-GAP比GoogLeNet的定位性能更好，尽管得到的分类没有GoogLeNet好。我们是认为GoogLeNet（7x7）的低分辨率导致它丢失了精确地定位能力。最后，我们发现GoogLeNet-GAP比GoogLeNet-GMP表现更杰出，它的合理范围说明了average pooling在识别物体范围上比max pooling更重要。 为了进一步比较我们的方法与现有的弱监督和全监督CNN方法，我们评估了GoogLeNet-GAP在ILSVRC的测试集上的表现。使用一个稍微不同于上的边界框选择策略：我们选择两个边界框（一松一紧），一个从top 1st和2nd预测类的CAM中选择，一个从top 3rd预测类的CAM中选择。我们发现这种启发式方法对改善验证集表现很有帮助，表现在表3种陈列。启发式的弱监督GoogLeNet-GAP在达到top-5错误率37.1%，与全监督的AlexNet（34.2%）十分接近。虽然令人印象深刻，但如果想用同样的结构得到与全监督的网络相同的性能，还有的路要走（如，弱监督的GoogLeNet-GAP vs 全监督的GoogLeNet）。 CNN的更高层（比如AlexNet的fc6，fc7）已经被证明能提取到很有效的通用特征（generic features），其在各种个图片数据集上都有极好的性能。这里，我们证明了我们的GAP CNN学到的特征可以很好地作为通用特征，识别出用于分类的区别性区域，尽管没有针对这些特定任务进行训练。为了得到与softmax层相似的权重，我们在GAP的输出上简单训练了一个SVM。 首先，对比我们的方法与一些基准模型在下面场景及物体分类任务中的表现：SUN397 [27], MIT Indoor67[18], Scene15 [11], SUN Attribute [17], Caltech101[6], Caltech256 [9], Stanford Action40 [28], andUIUC Event8 [12]。实验设置与 B. Zhou, A. Lapedriza, J. Xiao, A. Torralba, and A. Oliva.Learning deep features for scene recognition using places database. In Advances in Neural Information Processing Systems,2014. 一样。表5对比了我们最好的网络GoogLeNet-GAP提取的特征与AlexNet的fc7提取的特征和GoogLeNet的ave pool提的特征比较。 在这一部分，我们将提取到的通用定位深度特征用于在CUB-200-2011数据中识别200种鸟类。这个数据集包含11788张图片，5994张训练集，5794张测试集。我们选择这个数据集是因为它也包含边界框注解，能让我们评估我们定位的能力。表4总结了结果。 我们发现，GoogLeNet-GAP与现有方法表现相当，在没有用任何带边界标记的数据训练过的情况下得到了全图（full-image）63%的准确率。使用边界框训练时，准确率增加至70.5%。现在，给出我们网络的定位能力，可以用3.2部分（即阈值）的方法先标出训练集和测试集中鸟的边界框，然后我们用GoogLeNet-GAP从边界框内提取特征来训练和测试。我们发现性能提高至了67.8%。在细粒度识别中，定位能力非常重要，因为类别之间的差别是极细微的，如果有更集中的裁剪区域，则会带来更好的区分度。 此外，我们发现GoogLeNet-GAP能准确定位41%的交并比为0.5（IoU，两个边界框的重叠度）的鸟，其他的只有5.5%(不确定翻译，原文为as compared to a chance performance of 5.5%)。我们在图7中足了一些可视化，进一步验证了我们方法的定位能力。 这一部分，探索我们的技术是否能识别一般元素或出物体外的图片模式，比如文本或者更高维的概念。给一些包含普通概念的图片，我们想确定网络认为哪些区域是重要的，以及是否符合输入模式。我们使用了与以前相似的方法：在GoogLeNet-GAP网络的GAP层训练了一个线性SVM，并使用CAM技术识别重要区域。我们用我们的深度特征做了三个模式的实验，结果在下方总结。注意在这种情况下，我们不需要拆分训练集和测试集——只用CNN做视觉模式探索。 发现场景中信息丰富的物体： 我们从SUN数据集[27]中抽取10个包含至少200个完全注解图像的场景类别，从而产生总共4675个完全注解的图片。我们针对每个场景类别训练一对一线性SVM，并使用线性SVM的权重计算CAM。图9绘制了预测风景类别的CAM，并列出了两个场景类别的CAM高激活区域中高频覆盖的前6个物体。我们发现高激活区域经常对应于指示特定场景类别的物体。 弱监督文本检测器： 我们用350个Google Street View图片训练弱监督文本检测器，positive set包含SVT数据集的文本，negative set包含从SUN数据集种随意采样的室外风景图片。如图11所示，我们的方法没使用边界框注解就准确地标出了文本区域。 视觉问题回答：（Interpreting visual question answering） 我们用我们的方法标出与 B. Zhou, Y. Tian, S. Sukhbaatar, A. Szlam, and R. Fergus.Simple baseline for visual question answering. arXivpreprint arXiv:1512.02167, 2015. 中提出的视觉问题答案相关的深度特征。在Open-Ended track中，整体准确率为55.89%。如图12所示，我们的方法标出了与预测答案相关的图像区域。 Zhou等人展示了CNN不同层的卷积单元可以作为视觉概念检测器，识别诸如纹理和材质之类的low-level concepts和物体或者场景这些high-level concepts。深入神经网络，这些单元变得越来越有识别能力。但是，很多网络由于全连接层，变得很难确定识别不同类的不同单元起到的重要性。这里，使用GAP和排序的softmax权重，可以直接可视化这些单元对给定类的识别的重要性。这里我们将其称为CNN的指定类单元(class-specific units)。 图13展示了AlexNet*-GAP的指定类单元，分别在ILSVRC数据集做物体识别（top）和Places Database做风景识别（bottom）。我们使用与Zhou等人相似的处理估计接收区域和分割最后一个卷积层的每个单元的激活图。然后我们简单地使用softmax的权重来对每个单元做指定类的排序。从图中我们可以看出到底是哪个单元将物体分类的区别性区域标记了出来。例如，检测狗脸和体表皮毛的单元对分类湖地猎犬很重要，检测沙发、桌子和壁炉的单元对分类客厅很重要。 因此我们可以推断CNN实际上学习了一个单词包，每个单词都是一个特定类区别性区域的单元。 这些特定于类的单元的组合可以指导CNN对每个图像进行分类。 本文针对使用GAP的CNN网络提出了一个叫做CAM的通用技术，这个技术可以让做过分类训练的CNN网络学会进行物体定位，不需要进行额外的边界框注解训练。CAM可以可视化预测类在任何给定图片上的得分，标出CNN检测到的物体的区别性区域。我们在ILSVRC上评估了我们的方法，进行了弱监督物体定位，证明了我们的全局平均池化层的CNN可以进行准确的物体定位。此外，我们证明了CAM定位技术可以推广到其他视觉识别任务中，也就是说，我们的技术可以生成通用的用于定位的深层特征，可以帮助其他用CNN做任务的研究人员，作为他们理解区别性区域的基础。

Marvin letter to Marvin: Hello! After two days will be the post-production, to 14:00, we finally completed the film clips and packaging, to the smooth transfer of CNTI. They passed an inspection, does not require us to make any changes, and very satisfied with the quality of our program - this is a good start! -- 0:00 after tomorrow can be on the phone to see our program. This is content with the first team, now there are several views of reporting to you: First: It is now the programme from the United States, the Chinese team, we need to work on the localization of a video processing, while a form of mobile TV for the translation, editing, packaging, the work needed to write a short video clip of the various aspects of . Although not difficult work, but the process is very cumbersome and takes time to complete. This produced a very hasty time, we work through the night 48 hours to complete, so we suggested that the United States arrived in China ahead of the programme, so that we can have sufficient time to improve the quality of programmes. Second: This afternoon, we CNTI with the operating officer of the Xin communication after the work flow, they asked us to at least a week to provide 20 programs, updated every week programme, the time of Thursday. Therefore, we need to get the United States on Monday programme, this will give us time to stay a half day of the two film translation, editing, packaging, word-processing work, such a team on the formation of a good chain operations. Third: We hope that the Chinese side kept for at least 100 videos of inventory, since no fundamental limitation of the film. If the two sides met holidays, transmission failure, or other unpredictable circumstances of our programmes on inventory can be completed in time. Fourth: the first batch of samples, the network now there are many such similar films, so we take great efforts to strengthen the program can do, now the first batch of samples on the network can still watch free, but pay phones For the audience will feel worth, if we do not to be improved, then the pursuit of Xinqi Gan and experience of the audience will gradually lost. I hope our program will quickly form a distinctive style, and in accordance with this style of integration more characteristics of the mobile TV REACH MEDIA programme to strengthen the influence of the brand - in China, this is a start, and also capture the market opportunity! Fifth: I think, in the form of our brand, should be on the programme to speed up the localization process of filming in China to produce a brand-style REACH MEDIA programme, greater emphasis on attracting the tastes of local audiences, and to allow them to become REACH MEDIA phone TV Club members. Our program through a different post-processing can be placed in different new media to enhance utilization of programs and get the most benefits. China is now the audience can see a lot of free on-line video and information abroad, their vision and experience of viewing a very rich, if we can not do enough of the exciting programs, it will be difficult to enable them to pay to watch our Program! Anyway so we need to improve the quality of films! I wind mobile TV network has been responsible for the content of what kind of content viewers are willing to pay and how to get more experience of these elements, and has been planning the content of my strengths. Li Junlin in the film and the director"s imagination and aesthetic is very creative. Our cooperation is very complementary and harmonious, hope in the future REACH MEDIA mobile TV content play a role in the process. Thanks! BEN 2008/5/31

JordanA. Ramilowski, Tatyana Goldberg, Jayson Harshbarger, Edda Kloppmann, Marina Lizio, Venkata P. Satagopam, Masayoshi Itoh, Hideya Kawaji, Piero Carninci, Burkhard Rost&AlistairR. R. Forrest Nature Communications volume 6, Article number: 7866 (2015) Published: 22 July 2015 多种细胞类型和组织之间的细胞u2012细胞通讯严格控制着后生动物的正常功能，并广泛地依赖于分uf968配体和细胞表 面受体之间的相互作用。在此，我们uf9db先提出uf9ba144种人类原代细胞类型当中的大规模细胞u2012细胞间通讯图谱。 我们揭示uf9ba大部分表达数十至数百个配体和受体的细胞会通过多种配体u2012受体通uf937产生高ufa01连接的信号传导网 络。同时，我们也观察到广泛的自分uf968信号传导，大约2/3的伴侣可能跟同种细胞类型互作。我们发现质膜和 分uf968蛋白有着最高的细胞类型特异性，他们在进化上比胞内蛋白uf901uf98e轻，并且大多数受体比它们的配体先形 成。我们提供uf9ba一个在线工具，用于交互式查询和可视化我们的网络，并演示该工具如何通过CSF1u2012CSF1R相 互作用对来预测肥大细胞对单核细胞谱系信号传导，从而揭示新的细胞间相互作用 Figure 1: Relationship between protein subcellular localization, cell-type specificity and gene ages. 蛋白亚细胞定位、 细胞类型特异性 和基因年龄间的联系 (a) Breakdown of known subcellular localization of protein-coding genes expressed > 1 TPM in at least one primary state for which protein ages were available. （a）蛋白质编码基因的已知亚细胞定位的分解在至少一种可获得蛋白质uf98e龄的原始状态中表达> 1TPM。 (b) Interquartile range distributions (whisker boxes) and relative cell-type specificity for each protein subcellular compartment from FANTOM5 primary cell expression profiles. Both secreted and plasma membrane proteins are significantly more cell-type specific than nuclear and cytoplasmic proteins (each Mann – Whitney U-test-adjusted == P value<000.1== （此处应该是标错了？） ). （b） 来自 FANTOM5 原代细胞表达谱的每个蛋白质亚 细胞区室的四分位数范围分布（箱型图） 和相对细胞类型特异性。 分 泌蛋白和质膜蛋白都比核蛋白和细胞质蛋白明显更具细胞类型特异 性（每个 Mann-Whitney U-检验调整后 P 值都小于 000.1） 。 (c) Relative fractions of proteins at each evolutionary stage for selected subcellular localization (secreted, plasma membrane, nucleus, cytoplasmic and other) using the methods of Wagner. All fractions at a given age add to 100%. （c） 使用 Wagner 的方法， 在选择的亚细胞定 位（分泌的， 质膜， 细胞核， 细胞质和其他） 的每个进化阶段的蛋白 质的相对分数。 给定年龄的所有片段均增加至 100％。 (d) As in c but scaled for visualization purposes to the number of nuclear proteins. Both secreted (average age: 412.2mya) and plasma membrane (average age: 517.2mya) proteins are significantly younger than nuclear (average age: 663.1mya) and cytoplasmic proteins (average age: 855.1mya), each Mann–Whitney U-test-adjusted P value<000.1. Note: exact numbers of proteins for each subcellular localization class in each phylostrata are available in Supplementary Data 1. 如图 c， 但为了可视化而缩放了核蛋白的数量。 分泌蛋白（平均年 龄： 412.2mya（million of years ago））和质膜蛋白（平均年龄： 517.2mya） 明显比核蛋白（平均年龄： 663.1mya） 和细胞质蛋白质（平均年龄： 855.1mya） 更年轻， 每个 Mann-Whitney U-检验 -adjusted P value 小 于 000.1。 注意： 附录数据 1 中提供了任一层级中每个亚细胞定位类 别的确切蛋白质数量。 Figure 2: Comparative age of genes encoding receptors and ligands. Top and left panels list the number of ligands and receptors estimated to have arisen at each phylostratum using the method of Wagner 21 . Middle panel shows the number of ligand–receptor pairs observed in a given phylostrata. Intensity of red scales with the number of pairs. Note: many interactions (297 pairs) appeared at the same evolutionary stage (diagonal boxes), but we also observe a significant enrichment for 1,081 pairs where the receptor had appeared before the ligand as compared with 431 pairs, where the ligand had appeared first (binomial one-sided P value<0.001; 95% confidence interval [0.695, 1]). 上方和左方列出了使用Wagner21的方法估计在每个系统发育层级产生的配体和受体的数量。中间部分显示了在给定的系统发育层级中观察到的配体 - 受体对的数量。红色强度与对数的比例。注意：许多相互作用（297对）出现在相同的进化阶段（对角线框），但我们也观察到1,081对的显着富集，其中受体出现在配体之前，而431对，其中配体首先出现（二项式单侧P值<0.001; 95％置信区间[0.695,1]。 Using our reference ligand–receptor pairs and the protein age estimates20,21, we examined whether the interacting partners appeared during the same evolutionary period as previously reported33, or if one had preceded the other29. We found that many cognate partners originated at the same phylostratum (273 pairs). However, we also observed an excess of 1,082 pairs where the ligand was younger than the receptor as compared with only 431 pairs where the ligand was older 利用我们的参 考配体-受体对和蛋白质年龄估计值20， 21，我们检查了相互作用的伙伴是否出现在与先前报道的33相 同的进化时期，还是在另一个之前29。我们发现许多同源伴侣起源于同一系统层(273对)。然而，我们 也观察到配体比受体年轻的超过1， 082对，而在配体较老的情况下，只有431对。 (即大多数受体都是 在配体之前进化的) Figure 4: Ligand–receptor signalling network interface (hive view). The results of a search for the CSF1–CSF1R ligand–receptor pair, filtered for the top cell-to-cell paths (ranked by the product of CSF1 and CSF1R expression). In this network, stimulated mast cells express the highest levels of CSF1 (1,109 TPM), while CD14+ derived endothelial progenitor cells express the highest levels of CSF1R (699 TPM). Users can select cells and/or ligand–receptor (LR) pairs of interest and filter edges and nodes based on expression levels of L and R. The interface is available at: http://fantom.gsc.riken.jp/5/suppl/Ramilowski_et_al_2015/ . 图 4:配体受体信号网络接口(hive 视图) 搜索 CSF1 - CSF1R 配体-受体对的结果，筛选顶级细胞到细胞的路径(按 CSF1 和 CSF1R 表达的乘积排序)。在这个网络中，受刺激的肥大细胞表达最高水平的 CSF1 (1109 TPM)，而 CD14+来源的内皮祖细胞表达最高水平的 CSF1R (699 TPM)。 用户可以根据 L 和 R 的表达水平选择感兴趣的细胞和/或配体受体(LR)对，并对边缘和节点进行过滤。 网址 是 http://fantom.gsc.riken.jp/5/suppl/Ramilowski_et_al_2015/ 叶名琛、王俊豪、陈志荣、邓峻玮、郑凌伶

SLAM技术是指同时定位与建图，其意思是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航，因此可知SLAM的主要工作是定位以及建图。SLAM的基本过程机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位,同时建造增量式地图。1、定位(localization)：机器人必须知道自己在环境中位置。2、建图(mapping)：机器人必须记录环境中特征的位置（如果知道自己的位置）3、SLAM：机器人在定位的同时建立环境地图。其基本原理是运过概率统计的方法，通过多特征匹配来达到定位和减少定位误差的。SLAM的主要模块视觉SLAM主要分为几个模块：数据采集、视觉里程计(Visual Odometry)、后端优化、建图(Mapping)、闭环检测(Loop closure detection)。SLAM技术主要应用于哪些领域？1、机器人定位导航领域：地图建模。2、VR/AR方面：辅助增强视觉效果。3、无人机领域：地图建模。4、无人驾驶领域：视觉里程计。

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刺客信条5pc版怎么改中文 进游戏过了两个动画之后游戏开始按ESC照opinion选项里面第一项就是语言，往后调最后一个就是繁体中文！ 刺客信条枭雄中文怎么调 怎么变成中文介面 首先确认 如果是本站下载的游戏，游戏安装目录里会自带localization.lang这个档案，这是用来设定语言的关键档案，请不要删除。 如果缺少此档案，请下载这个补丁，并覆盖到游戏目录。语言解锁补丁下载地址：点选进入有了这个档案，才可以按如下方法来设定中文。 中文介面设定（选单语言） OPTIONS—>GAMEPLAY—>General，找到MENU LANGUAGE，选择Simplified Chinese（简体中文）。 刺客信条1怎么弄成中文介面 刺客信条1？ 如果楼主下的汉化版的话介面应该进去就是中文的啊，不用调的。 如果楼主说的是剧情字幕的话，不好意思，这个没有办法，刺客信条1是完全没有字幕这个东西的。所以完全不能汉化，楼主努力练听力吧！ 刺客信条枭雄怎么切换中文 如果你是在游民下的，是没有中文，要下一个补丁档案localization.lang，放在Assassins Creed Syndicate资料夹覆盖，开启游戏就会有语言选项， 刺客信条大革命怎么设定成中文，设定中文方法 我们在进入游戏后，按照步骤来点选Options——进入Game Option——点选Menu Language，调出Traditional Chines(繁体中文)，退出游戏、然我们再次进入游戏的时候，主选单就会转变为中文了。 而中文字幕的切换则是在音讯选项Sound Opitons中点选Subtitle下方的三角箭头，切换成ON即可。剧情中文字幕则是Subtitle Language，选择Traditional Chinese。 更多刺客信条大革命最新资讯请到手机天堂xpgod上检视，望采纳！ 刺客信条1怎么更改成中文 信条1无中文，不用提问了！以后的都有 刺客信条4 自由呐喊怎么设定中文 第一次开启游戏预设语言为英文，设定后可切换为繁体中文，方法如下： 1、选择options选项进入设定，如图： 2、选择general进入一般设定，如图： 3、点开menu lauguage选项后面的语言选择下拉框选择Traditional Chinese（繁体中文），提示重启游戏，重新进入游戏后即为繁体中文。 《刺客信条枭雄》中文介面设定方法 怎么改中文介面语言 首先确认 如果是本站下载的游戏，游戏安装目录里会自带localization.lang这个档案，这是用来设定语言的关键档案，请不要删除。 如果缺少此档案，请下载这个补丁，并覆盖到游戏目录。语言解锁补丁下载地址：点选进入 有了这个档案，才可以按如下方法来设定中文。 中文介面设定（选单语言） OPTIONS—>GAMEPLAY—>General，找到MENU LANGUAGE，选择Simplified Chinese（简体中文）。 刺客信条 中国 是英文版的。怎么改中文？ 10分 安装一个汉化补丁就可以了3h3/patch/29520 我下载了刺客信条1繁体中文版 但是进去后怎么是英文 怎么设定 请高手帮忙 我玩的时候是有两个程式可以执行刺客信条的，就是安装目录下有亥似AC DX9和AC DX10，你点DX9的那个

汉化： 可以设置成中文的 不需要汉化软件 在DXP--Prefrences里面 选择system---General 在Gerneral最下面的Localization里面勾选 Use located resources即可 保存后重启AD9即可 这样改后就可以解决了

本文想解决是单分类问题，通过对正常样本的学习，检测出未知类型的异常，更倾向于缺陷检测。方法整体流程分为两步，首先基于自监督学习方法学习样本表征，继而通过一个单分类器对表征进行分类。通过文中提出的CutPaste实现对于正常样本的表征学习及分类。CutPaste是一种数据增强方法，从图像中裁剪出一块矩形区域粘贴到任意位置。cutpaste 的目的是产生空间上的不规则性，作为不参与训练的真实缺陷的近似值。现有的一些很受欢迎的方法将旋转和对比学习应用于单分类，但是本文实验证明，对于检测缺陷，单纯使用旋转或者对比学习不是最优的。作者猜想几何变换例如旋转和移位，在学习语义概念的表征中是有效的（如学习对象），但 较少对规律性的学习（例如，连续性、重复性）。对于缺陷检测，本文希望提出一种数据增强的方法模拟局部不规则模式。 目前单分类异常检测算法主要思路是训练一个能表征正常样本的模型，并且假设这个模型不能很好的表征异常样本。但是基于像素级的重建损失一般无法获得高级语义信息。 本文采用了一种自监督学习中pretext task的思路，在（a）自监督学习表征阶段,对正样本采用cutpaste生成图像，训练一个二分类CNN，识别正常样本，及添加cutpaste后的图像。在（b）异常检测及定位阶段，CNN用来提取特征，参数高斯概率密度估计（GDE）使用CNN提取的特征计算异常分数，图像级别的异常检测可以使用GradCAM大致定位异常区域，patch级别的异常定位，对原图分割成若干patch,分别送到CNN--GDE计算异常分数，得出更细粒度异常热力图。 (第二阶段应该是没训练，直接用输出的表征计算出来的异常分数) 发现到一个现象。 使用对比式自监督学习做异常检测的（simclr等），基本需要在第二阶段进行finetune。 使用其他自监督学习做异常检测的（体现在pretext task没用对比学习，而是识别图象旋转，是否进行增强的），一在第二阶段可以不进行finetune. 文章中使用的数据增强方法cutpaste和cutpaste（scar）试有cutout和scar启发而来，scar是添加举行细长线。实际自监督学习实验看作三分类问题，正常样本，添加cutpaste的样本，添加cutpaste（scar）的样本。 对于MVTec AD dataset，或者实际的缺陷检测任务，缺陷一般含有拉伸变形，特殊的纹理构造。作者对正常样本使用cutpaste的目的是希望在正常样本的表征学习中，能够通过cutpaste模拟异常样本,作者使用可视化技术发现，添加cutpaste后的正样本与原始正样本距离较大，但是与真实的异常样本接近度较小，说明仍需要更好的数据增强方法。 实验对比，AUC 实验对比，缺陷定位 不同数据增强方法的消融实验 （Learning and evaluating representations fordeep one-class classification.自监督学习阶段，对图像旋转不同角度当作不同类别，） 作者认为，对于不同类型的数据集，结合不同数据增强方法的pretext task影响是很大的。对于语义级的数据集，旋转更优，对于细节缺陷检测，本文cutpaste性能更优。需要根据异常的特点，针对性的设计数据增强方法，以在正样本中丰富出与正样本差异较大的样本，最好是能够表现出异常样本的特点。

电子局域化函数具体定义见VASP手册，讨论共价键电荷分布有点用，其它没发现有什么用途；绘图时，文件格式同电荷密度文件.....vasp可以计算，INCAR里设置LELF=.TRUE.，计算结束后，相关信息在ELFCAR里

我们之前都是图像分类的任务，最后一个全连接层得到所有分类的得分。现在我们来研究计算机视觉的其他任务，比如语义分割、图像分类与定位、目标检测、实例分割等。 在 语义分割 任务中，输入一张图片，希望输出能对图像的每个像素做出分类，判断这个像素是属于物体或者背景，不再像之前那样整张图片都是一个类。语义分割不会区分实例，只关心像素，所以如果图中有两头牛，会把两块像素都归为牛，不会分开每一头，以后会讲到 实例分割 （Instance Segmentation）可以区分实例。 实现语义分割的一个想法是 滑动窗口 ，即将图像分成一个个的小块，然后使用CNN网络计算小块的中心元素属于哪个分类。这样做的一个问题是，需要为每个像素计算一次，很多运算都是重复的，实际上没人会这么做。 另一个想法是 全卷积 （ Fully Convolutional），将网络的所有层都设计成卷积层，这样就能实现一次对图像的所有像素进行预测。比如使用3x3的卷积层然后使用零填充保持输入输出的空间尺寸，最终得到一个CxHxW的特征图，其中C是像素分类的数量，这样的一个特征图就一次计算了所有像素的分类得分。然后使用交叉熵损失、取平均、反向传播等操作进行训练。由于要为每个像素设置标签，这样的数据集花费是非常昂贵的。这里的数据集需要先确定图像属于哪个类别，比如猫，然后对图像的像素点设置类别。实际应用中，如果一直保持空间尺寸的话计算量会很庞大，所以不能设置这种结构。 使用全卷积网络的一种好的形式是在网络内部使用 降采样 （downsampling）然后使用 升采样 （upsampling），只在最初的几个卷积层保持尺寸，然后降采样比如池化或跨进卷积（strided convolution）来降低尺寸，进行一系列卷积后升采样到原来的尺寸。之所以需要去池化是因为池化减少了像素值，降低了图像的清晰度，丢失了图像空间结构，不知道这些像素原来在哪里，所以也就不明确边界应该在什么位置，所以需要进行去池化得到这些空间信息。 然后问题是如何进行升采样呢？ 在一维中可能会表现的更清晰：滤波器被输入加权后直接放到输出中，输出的步长为2，下一个位置要平移两个像素，重叠的部分直接相加。最后为了使输出是输入的两倍，需要裁掉一个像素。 之所以称作转置卷积，可以通过矩阵乘法来解释，以一个一维的输入为例 a = [a, b, c, d]，现在做 3x1 的卷积，卷积核为 [x, y, z]，步长1填充1，此时的卷积可以看作是卷积核组成的一个大的矩阵 X 与输入 a 做乘法，如下图左边所示。（图上应为xyz，书写错误。）卷积核在输入 a 上滑动对应元素相乘后相加得到输出的过程，完全等价于卷积核组成的大矩阵与输入 a 的乘法。然后将 X 转置与 a 相乘，即转置卷积，结果就是一个正常的卷积，改变的只是填充规则。 现在如果步长为2，情况就不一样了。左边的卷积仍然可以看作是乘法，而右侧的转置卷积就变成用输入加权后的卷积核在输出上的叠加。 综上，语义分割任务的实现方法如下图所示： 此外， 多视角3D重建 （ Multi-view 3D Reconstruction）也使用了降采样和升采样的方法。 定位 （ Localization）往往是与 分类 （Classificatio）结合在一起的，如果图片分类是一只猫，同时我们也想知道猫在这张图片的什么位置，要用一个框给框起来。这与 目标检测 （Object Detection）是不同的，定位是一旦图像已经归为哪一类，比如猫，这样我们就会有一个明确的目标去寻找，找出它的边界即可。而目标检测是要检测出图像上存在的物体。 定位可以复用分类的方法，比如AlexNet。如下图所示，最后一个全连接层，除了得到1000个类别的得分，还会得到一个长为4的向量，表示目标的位置。这样最后就有两个损失，一个是正确分类的Softmax损失，另一个是正确位置的L2损失，L1、L2等损失也称作 回归损失 （Regression Loss）。最后将两个损失通过某些超参数加权得到总损失，和之前的超参数不同的是，以前的超参数改变是为了减小损失，而这里的加权超参数直接会改变损失值的表达式，损失变大变小都有可能。使用总损失求梯度。这里使用的网络是使用ImageNet 预训练过的模型，进行迁移学习。 目标检测任务是这样的：我们有几个感兴趣的类别，比如猫狗鱼等等，现在输入一张图像，图像上有几个物体事先是不知道的，当我们我们感兴趣的物体在图像上出现时，我们希望模型能自动标记出目标物体的位置，并判断出具体的分类。这实际上是很有挑战的任务，也是计算机视觉中很核心的任务，对此的研究已经经历了很多年，也有非常多的方法。 与定位最大的区别是，我们不知道图上会有多少对象。比如图像上只有一只猫，我们最终的输出只有一个位置四个数字；有两只狗一只猫，会输出3个位置12个数字；那么有一群鸭子呢？数量就很多了。所以目标检测问题不能看作定位中的回归问题。 另一个想法是把目标检测问题看作分类问题。类似语义分割的想法，将图像分成一个个的小块，让每一个小块通过卷积网络判断这块是背景？是猫？是狗？可以这么想，但是这个小块该怎么获得呢？不同的物体可能会有不同的大小、位置以及长宽比，这将是无数的情况，如果都要进行卷积，那么计算量是非常大的。 实际上，更实用的方法是 候选区域 （Region Proposals ）方法。 选择性搜索 （Selective Search ）方法就是在目标对象周围设定2000个形状大小位置不一的候选区域，目标物体在候选区域的可能性还是比较大的。然后对这些区域卷积，找到目标物体，虽然大多数区域都是无用的。与寻找几乎个区域比起来，这种方法要高效的多。此外，这不是深度学习的方法，是机器学习算法。 R-CNN 就是基于这种观点提出的。首先对输入图片使用区域备选算法，获取2000个感兴趣的区域（Regions of interest, roi），由于这些区域大小不一，所以需要处理成同样的尺寸才能通过CNN，之后使用SVM对区域进行分类。可以使用线性回归损失来校正包围框，比如虽然这个框选中的物体是一个缺少头部的狗，就需要对包围框进行校正。总之，这是一个多损失网络。 R-CNN的问题是计算消耗大、磁盘占用多、运行速度慢，即使测试时也要30秒测试一张图片，因为有2000个区域。解决方法时使用 快速R-CNN （Fast R-CNN ），不在原始图像生成备选区域，而是先整张图片通过卷积网络得到特征图，然后在特征图上使用备选区域算法得到感兴趣的区域在特征图的映射，之后使用 Rol Pool将所有区域变成同样尺寸。然后一方面使用softmax损失进行分类，一方面使用回归损失比如L1平滑损失校正包围框，总损失是两部分的和，然后反向传播进行训练。 如下图所示，效果还是很明显的。但是快速R-CNN也有一个问题是运行时间被区域备选方案限制。 解决方案是 更快的R-CNN (Faster R-CNN)。这种方法的改进是与其使用固定的算法得到备选区域，不如让网络自己学习自己的备选区域应该是什么。如下图所示，前面仍然是通过卷积网络获得特征图，然后通过一个 备选区域网络 （Region Proposal Network，RPN），该网络会做两件事，一是计算分类损失，选择的区域是目标还是不是目标；二是校正包围框。得到备选区域后接下来的步骤就和快速R-CNN一致了，也是得到最后的分类得分和校正包围框。训练的过程会综合这四个损失，最终效果很好。 Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上改进而来，是2017年发布的方法。首先将整张图像通过卷积网络和候选框生成网络，得到候选特征在特征图上的映射再调整尺寸，到这里和Faster R-CNN都是相同的；现在不仅是得到分类得分和校正包围框，还要增加一个分支通过卷积网络对每一个候选框预测一个分割区域模板。这个新增的分支就是一个在候选框中进行的微型语义分割任务。这样上下两个分支的任务就很明确了——上面的分支需要计算分类得分确定候选框中的目标属于哪个分类以及通过对候选框坐标的回归来预测边界框的坐标；下面的分支基本类似一个微型语义分割网络，会对候选框中的每个像素进行分类，判断每个像素是否属于候选框的中目标。 Mask R-CNN综合了上面讲的很多方法，最终的效果也是非常好的。比如下图最左边，不仅框出了每个物体还分割了像素，即使很远地方的人也被清晰的分割出来了。 此外，Mask R-CNN也可以识别动作，方法是在上面分支中增加一个关节坐标损失，这样就能同时进行分类、检测、动作识别、语义分割。此外，基于Faster R-CNN，运行速度也是非常快的。下图展示的效果是很令人惊讶的，可以同时识别出图上有多少人，分割出他们的像素区域，并且会标示他们的动作姿势。 使用前馈模型。 YOLO 即 “You Only Look Once” 和 SSD 即 “Single-Shot MultiBox Detector”，这两个模型是在同一时期提出的（2016），它们不会使用候选框分别进行处理，而是尝试将其作为回归问题，通过一个大的卷积网络，一次完成所有预测。给定输入图像，分成网格状比如7x7，然后在每个小单元中心处使用 B 个基本的边界框，比如高的、宽的、正方形的，这样总共有 7x7xB个基本框。现在想对每个网格单元的所有基本边界框预测目标物体，首先要预测每个基本边界框偏移来确定边界框和真实物体的位置差值，使用5个值（dx, dy, dh, dw, confidence）来表示偏差；然后预测每个网格单元里目标的 C 个分类（包括背景）得分，这样每个网格单元都会得到一个分类得分，即目标所属类别。最终的输出就是一个三维的张量：7x7x(5*B+C)。 TensorFlow Detection API（Faster RCNN, SSD, RFCN, Mask R-CNN）： 点击这里 二维平面的目标检测只需确定 [x, y, w, h]，3D的定位框需要确定的坐标为 [x, y, z, roll, pitch, yaw]，简化后可以不需要 roll 和 pitch。比2D目标检测要复杂的多。

我看错题目了，中文的有晴窗大侠啊，好多年前就有汉化版的啊。你下载一个晴窗大侠，然后下载一个汉化包就行了。不过英文的用的不错啊！