有风险。暂时没听说过有道翻译泄露论文。影响论文查重最重要的比对数据库，及时泄露了，也不一定在你查重的比对数据库中，建议你使用Paperfree论文查重，不用担心论文泄露的问题。这些多少还是有点不靠谱的，建议去正规的翻译公司去翻译，首要目标就是保证客户的保密性，如果说内容过度私密，翻译公司会给您签一个保密协议，确保文件信息不会外泄。
美赛翻译论文可以用谷歌翻译，百度翻译，也可以下知云翻译，重点是要保证翻译内容的信达雅。
工具不需要太多，有一款得心应手的足够。如果涉及到专业的术语，软件就不行了，可以找北京译顶科技。
翻译论文软件推荐：Google翻译、掌桥科研、网络金山词霸、在线英语词典、Grammarly。
1、Google翻译
Google翻译生成译文时，会在数百万篇文档中查找各种模式，以便决定最佳翻译。Google翻译通过在经过人工翻译的文档中检测各种模式，进行合理的猜测，然后得出适当的翻译。这种在大量文本中查找各种范例的过程称为“统计机器翻译”。
2、掌桥科研
掌桥科研涵盖了理、工、医、农、社科、军事、法律、经济、哲学等诸多学科和行业的中外文献资源。通过不断改进和迭代，大规模汇集和整合科技信息资源，持续提升科研人员获取科技信息资源的效率。在此基础上，建立掌桥科研知识资源互联网传播与增值服务平台。
3、网络金山词霸
它完整收录牛津词典、行业词典、专业词典，覆盖了医学、法律、机械、生物等各学科，支持用户自定义编辑词典，也可实现词典在本地的导入和导出，支持中文与英、法、韩、日德等多种语言在线互译。
4、在线英语词典
该网站是立足于英语学习和应用的专业网站，收编了超过800万个不重复词条，涵盖了基础科学，工业技术，医药卫生……在你看不懂专业词汇，但是普通英语词典又查不到的时候，就可以通过他们进行翻译，其中它不仅仅可以满足在线翻译，还可以浏览国内外最新纯英文新闻稿、提升自己的听力、查看最新参考文献。
5、Grammarly
Grammarly是于2009年发布，当前使用最普遍和准确的英语语法检查、拼写、校对、检查和抄袭（plagiarism）检测软件工具，其中Grammarly校对检查超过250条语法规则。而且无论使用什么方式写作，像社交媒体、电子邮件、Microsoft Word等等，Grammarly都能对整个英文写作过程提供实时检查。
More horizontal well drilling process CBM branch of horizontal Wells and well integrated in the cave of the branch, and drilling well connected eye, gas underbalance pressure drilling and geological guidance technology, is a high difficulty in construction of system engineering. But the main performance advantages in the single well gas production, high recovery is high, the production cycle is short, drill cover an area of an area small, but must be adopted with geological conditions of the different type of horizontal Wells branch, its economic benefits and social benefit is different, so much used in medium and high coal rank coal seam, high mechanical strength of coal seam and the mechanical properties stability; Geological condition requirements buried depth moderate, thickness of coal seam moderate, horizontal continuous stability distribution, coal gangue placed not development, structure stability, avoid faults and fracture zone. At the same time in order to maintain the stability of coal seam shaft, coal seam of slimhole drilling for general use (15.2 ㎝), so for drilling tools, measuring instruments and equipment performance and so on are out new requirements. More horizontal well drilling process CBM branches facing the main difficulties have: coal seam is fragile, and development of mutually perpendicular natural fractures, in this fragile strata of drilling, extremely easy cause underground collapse, stuck drill, even borehole scrap such complex accident; Coal seam is susceptible to pollution, reservoir protection is difficult, generally USES the inflatable drilling fluid, foam or formation water as coal seam segment of the drilling fluid system; Because more shallow buried coal seam, borehole curvature is bigger, drilling pressure to meet requirements, drill level well drilling column branch unlikely to occur fatigue damage, which led to the complexity in case; More horizontal well drilling process CBM branch belongs to new drilling process, involving many new tools and instruments. For example, for the two Wells connected electromagnetic measurement device, the small size of the geological oriented tools and efficient friction reduction short sub and so on, at the moment the equipment and instruments in China is still lacking.
搜索和挖掘数以万亿计的时间序列子序列在动态时间扭曲文摘大多数时间序列数据挖掘算法利用相似性搜索核心子程序,因此相似性搜索所花费的时间瓶颈的几乎所有时间序列数据挖掘算法。的难以扩展搜索大型数据集很大程度上解释了为什么大多数学术工作时间序列数据挖掘已经停滞不前考虑几个数以百万计的时间序列对象,而大部分工业和科学坐在数十亿时间序列对象等探索。在这项工作中,我们表明,通过使用一个组合四个小说的想法我们可以搜索和我真正的大量时间第一次系列。我们将演示以下极直观的事实,在大型数据集,我们可以搜索下比当前最先进的DTW要快得多欧几里得距离搜索算法。我们展示我们的工作史上最大的一组时间序列的实验。在特别地,我们认为大于最大的数据集结合所有的时间序列数据集的大小考虑在所有数据挖掘论文发表。我们表明,我们的想法让我们解决高层次的时间序列数据挖掘主题等问题发现和聚类在尺度,否则站不住脚的。除了采矿大规模数据集,我们将展示我们的思想也有影响的实时监控数据流,使我们能够处理更快的到达率和/或使用更便宜,比目前更低的设备可能的。
搜索和时间序列挖掘万亿子序列下的动态时间规整摘要大多数的时间序列数据挖掘算法使用的相似性搜索是一个核心子程序，从而为相似性搜索的时间是几乎所有的时间序列数据挖掘算法的瓶颈。的缩放搜索到大型数据集的困难在很大程度上解释了为什么时间序列数据挖掘已趋于稳定，大多数学术工作考虑到数以百万计的时间序列对象，虽然工业与科学坐在数十亿的时间序列对象的等待为探讨。在这项工作中，我们表明，通过使用一个组合四种观点我们可以搜索我的真正大规模的时间对于第一个时间序列。我们证明以下极非直观的事实；在大型数据集，我们可以准确地搜索下DTW的速度远远超过目前的国家的最先进的欧氏距离搜索算法。我们证明我们的工作时间序列实验曾试图最大的集。在特别是，我们考虑的是最大的数据集大于所有的时间序列数据的所有数据考虑组合大小论文发表过挖掘。我们证明了我们的思想，让我们解决更高级别的时间序列数据挖掘问题，如主题发现和尺度，否则将聚类站不住脚的。除了挖掘海量数据集，我们将展示我们的思想也为实时监测的影响数据流，使我们能够处理更快的到达率和/或使用比目前的价格和较低的动力装置可能的。
机器翻译错误多，QQ 帮您解决翻译语法修改。机器翻译错误多，QQ 帮您解决翻译语法修改
1. The business English concept2. Business English style the linguistic features2.1 logical clear and clear-headedly, thinking of accurate tight and structure of SWZ2.2 business English avoid using old general commercial terms or east-west2.3 business English in statements things often specific and unambiguousThe logical 2.4 business English2.5 business English style language phrase polite3, business English language features3.1. Professional3.2. Scroll expression usedThe use of 3.3. New words3.4 business English content meticulously, thoughtful3.5 business English present in large amounts in the passive, imperative, the verb4, business English culture consciousness5 and translation principles and business English translation principles5.1 translation is a kind of art5.2 business English translation principles6, business English translation skills6.1 conversion transla...
不知道诶~不过你要写这类的论文你可以在网上找下（人工智能与机器人研究）吧~多学习多看看~找找灵感和思路·
1.商务英语的概念The Concept of Business English2.商务英语文体的语言特征The Linguistic Feature of Business English StyleThe Linguistic Feature of Literary Style in Busines English 2.1逻辑的清晰和条理性、思维的准确严密以及结构的严谨性Clear and Orderly Logistics, Tight and Accurate Thinking and Rigorous Structure2.2商务英语避免使用陈旧笼统的商业术语或套语In Business English, obsolete and general trade terms and cliches should be avoided.2.3商务英语在陈述事物往往具体、明确In Business English, it requires detailed and accurate description.2.4商务英语的逻辑严密性Logical Rigor of Business English 2.5商务英语文体语言措辞礼貌The Language style of Business English is polite wording礼貌的措辞 3、商务英语语言特点Lingustic Features of Business English 3.1．专业性professionality3.2．书卷词语的使用Use of Literary words3.3．新词的使用 Use of New words3.4商务英语内容缜密、周到Business English requires meticulous and thoughtful contents 3.5商务英语中大量存在着被动语态、祈使句、非谓语动词 passive voices,imperative sentences and non-finite verbs are greatly used in Business English4、商务英语的文化意识cultural awareness in Business English5、翻译原则和商务英语翻译原则General Translation principle and Translation Principles for Business English 5.1翻译是一种艺术Translation is an art. 参照：Language teaching is both a science and art. 语言教学既是一门科学也是一门艺术。 5.2商务英语的翻译原则Translation principle of Business English 6、商务英语翻译技巧 Translation techniques of Business English6.1转换翻译的技巧Techniques of Conversion Translation6.2分句或合句翻译的方法Translation techniques of Clauses and Compound Sentences6．2一词多译及专业术语polysemy(一词多义) and technical terms6．4长句的处理�Treatment of long sentences6．5不同词类的转换翻译Conversion translation of different parts of speech6．6词量的增减Increase and Decrease in words' quantity 6．7语境的使用Use of Context手工翻译！
我刚好也看了这个贴子，觉得内容很不错，准备把里面提到的五篇论文好好看看。五篇论文分别是:1.第一个挑战就是漏译，我们今年有一篇论文从数据方面去分析。我们发现漏译与词语的熵成正相关关系，这个词的熵越大，漏译的可能性越大。它所对应的目标语言词越多，概率越分散（熵越大），越有可能被漏译。Addressing the Under-translation Problem from the Entropy Perspective To appear in AAAI-20192.第二个挑战就是数据稀疏。多语言翻译 Multi-Task Learning for Multiple Language Translation 2015无监督学习 Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation 20183.第三个挑战 引入知识4.第四个挑战 可解释性 清华大学从注意力的角度去研究 Visualizing and Understanding Neural Machine Translation 20175.第五个挑战 语篇翻译Modeling Coherence for Discourse Neural Machine Translation AAAI-2019
随着毕业季的结开始，各位本科生也开始了毕业论文的创作，在论文写作过程中我们肯定需要查询国内外该领域的论文，英文翻译因此也是必不可少的，不论是汉译英还是英译汉都在科研中有很重要的作用。
今天，笔者将对常见的在线翻译工具进行评估，希望你能找到最合适的翻译助手。
大名鼎鼎的Baidu翻译，也是我在论文创作是最常用的翻译工具。
这款软件的整体翻译效果无功无过，英汉翻译部分与GOOGLE类似，但其不会将论文里的Milk无脑翻译成牛奶。汉英翻译部分的翻译更加口语化，尤其是在SCI写作中，不推荐将汉英翻译后的文字直接使用。
MC推出的翻译引擎，也是edge browser内置的全网页翻译引擎，具有与Google类似的翻译效果。
在英汉翻译中，与Google翻译相比，一些句子的语序翻译更接近汉语的表达方式，但从句的翻译效果不如Google翻译。
与Google相比，汉英翻译水平并不理想。然而，与Google翻译一样，它也是浏览器的内置翻译引擎，专注于翻译的速度和便利性。
作为一款入门级翻译软件，Google翻译基本上是家喻户晓的名字。Google浏览器内置了完整网页翻译引擎，无论是汉英翻译还是英汉翻译，都能基本满足科研需要。
然而，它也会犯一些常见的错误。例如，当从英文翻译成中文时，它会将乳脂翻译成牛奶。
但是，由于其广泛的适用性，Google翻译是相当好的快速阅读或粗略翻译文件的工具。
以上是笔者使用各种翻译工具与大家分享的一些感受和经验。最后，我希望每个人都能根据自己的领域找到适合自己的翻译软件。
去淘宝找人翻译啊~~~~搜索 毕设 翻译 出来一大堆！！
英文学术文献翻译的软件有很多，罗列后分为以下三个类型：
根据泛读→精读→学习英语
第一类是需要泛读英文文献材料，就需要一个软件能够大段大段的翻译，这个时候不要求翻译的一个精准度，只要求能够大概的意思能够翻译到位，不要把专业词汇翻译成口语化的词汇就行。这一类一般常用的知云文献翻译，一篇文献它可以给你广泛性的进行翻译，可以初步的对摘要进行一个整体的了解，来判断这篇文献是不是符合要求。
第二类是精读的时候往往需要去对其中某一段的意思，做一个详细的翻译。这个时候推荐百度翻译、谷歌翻译和欧路词典结合，百度翻译能翻译出一些学术性的词汇，但是对一些你特别想要了解的词汇，还是需要借助词典来进行补充，也非常适合你平时想在iPad上面进行学习和翻译。
第三类是精读的同时还希望能够把不认识的单词都给记录下来，一般用的是一个插件Burning Vocabulary，这个插件可以在网页上把不认识的单词通过双击给你展示出来，然后你可以复制在自己的word里头，甚至可以导入到不背单词里头进行学习。
问题一：翻译英文文献用哪个软件比较精确 我刚发现在OA图书馆找的外文文献很多能下载，很好用。翻译我先用谷歌翻译，有些术语用知网翻译器翻译。然后自己再整理下就可以了。最近也再写论文，正好分享下经验。希望有帮助。 问题二：翻译英文文献什么软件比较好用 she、far away from home、when you say nothing at all 问题三：翻译英语文献用什么翻译软件好 现有翻译软件，都达不到能满意翻译文献的水平。翻译日常交流文件还凑合。 问题四：什么软件翻译英文文献最好 谷歌翻译或者有道翻译都可以啊 问题五：看外文文献用什么翻译软件比较好啊！急求 谷歌翻译或者有道翻译都可以啊 问题六：有没有什么软件可以直接翻译文献啊 好多软件都不能准确翻译整段话的 有的翻译的很离谱的 尤其础文献 含有好多术语 都需要自己进行修改的 问题七：翻译文件用什么软件好？ 百度在线翻译，谷歌在线翻译这2个都不错。 问题八：什么软件辅助翻译外文文献比较好用？ 正如楼主所想要的，也是我现在很想要的一款软件，现在的翻译软件都是机器翻译，大多的句子语法翻译是错误的，像有道人工翻译是要钱的，大部分翻译软件都是这么的坑爹。。。要说辅助的话，朗文词典还是不错的手机软件，其他的有道，百度，网易等等啦，差不多都一个样 问题九：中文文献翻译成英文，用哪个软件好 要翻译文献这么高大上的东西啊。像平常的小翻译，我就用有道，谷歌或者百度翻译之类的。然后再修改一下就行了。文献还是要自己有一定的基础，光靠软件翻译是不行的吧。希望对你有帮助 问题十：什么软件可以翻译英语文献或者英语文章之类的 我是做翻译的，很负责的告诉您暂时还没有，否则全国5000多家翻译公司早就倒闭了，否则华为这样的顶尖科技企业也不会招聘100多人单独成立一个翻译部门了 目前做的最好的只有百度翻译和谷歌翻译，但也会出现很多翻译错误、词不达意等问题，但很大程度可以减轻人工翻译的劳动强度，并且随着机器翻译算法的优化、数据规模的积累，翻译质量和水平会不断提高，越来越接近人工翻译的质量，专家预计30年后基本上可以达到人工翻译的质量 建议您可以先用百度或者谷歌翻译预处理一些，然后对照原文自己再翻译和校对下；十分重要的材料翻译，还是找更为专业的职业翻译或者专业翻译公司吧；科技类英文文献翻译为中文市场价格300 --400元/1000单词（质量专业、内容凝练的精准翻译质量）；这类材料的合格翻译必须了解和熟悉背景知识，熟悉专业词汇和对应中文的地道表达，有丰富翻译经验和技能，绝非一个普通英语研究生、专八或CATTI 2 证书持有者就能胜任的。
翻译是跨学科的，注定要采取多学科的视角研究翻译现象和翻译问题。一、选题范围 1、翻译与文化：可以从宏观和微观两个方面考虑。宏观方面，一般从翻译在目的语社会文化中的生产、接受、翻译在目的语社会文化中所起的功能等角度讨论，可以从社会、文化、历史、交际的...1、选题意义和背景。随着中国加入世界贸易组织，中国企业的对外联系也日益增多。中国企业要想打入国际市场，提高在国际市场上的知名度，企业网站或宣传册上的企业简介扮演着十分重要的地位。通过阅读企业宣传资料，读者可以看出企业外宣材料既有关于企业的基本信息介绍，也有企业所做的文字上、句法上、结构上的这染来达到推广企业、大市场的目的。汉语企业外宣材料的翻译在英译过程中会涉及到与目的语不同的语言习惯、行文方式以及文化因素、社会政治因素、心理因素和审美因素等，这就需要译者对原文本做出适当调整，从内容和形式上对语篇进行重构，以此实现对交际意图的顺应。根据赖斯的文本类型说，本文有三种类型，分别是“信息型”、“表达型”和“诱导型”.笔者认为，企业外宣翻译属于“信息型”和“诱导型”文本兼而有之，而且更侧重于“诱导型”.因此，外宣翻译要更加注重文本的交际功能，要更多的考虑如何使译文所传递的信息更便于目的语读者理解和接受，并让读者产生共鸣，继而付诸行动，实现译文预期的功能。比利时语用学家维索尔伦(Verschuem)提出了顺应论，将语言的使用过程看做语言为顺应不同的交际目的和交际对象进行动态选择的过程。因而可以从顺应论的视角研究语言使用。翻译作为一种特殊的交际方式，也可以从顺应论的视角对其进行研究。优秀的企业宣传材料不仅会提高企业的知名度，还会为企业带来不可估量的经济效益，因此任何一个想打入国际市场的企业务必在其外宣材料的翻译上做足功夫。由于中西方文化背景、历史渊源、生活环境的不同，译者在翻译企业外宣材料时为了获取目的语读者的认可并激发他们付诸行动，就要顺应目的语读者的阅读习惯、审美习惯以及心理因素、文化因素等对原文做出形式上和内容上的调整，而这一顺应的过程也是语篇重构的过程。本文突破性的将顺应论与语篇重构结合起来，并结合西麦克展览公司宣传材料和海天调味食品股份有限公司宣传材料及其翻译，试图从顺应论的视角分析企业外宣翻译中的语篇重构现象。2、论文综述/研究基础。1987年维索尔伦(Verschueren)提出顺应论之后，在语用学界引起了很大反响，不久国内学者就将其引进到中国来。国内学者不仅从理论层面对顺应论进行研究和探索，而且将顺应论应用到翻译理论和实践、外语教学、二语习得、文化传播等领域。在这些领域中，成果最大的当属顺应论对翻译理论和其应用的研究。我国真正将顺应论引入翻译研究开始于21世纪初希望能帮到你
近年来， 深度学习 的研究越来越深入，在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力（attention）机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点。Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14]，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后，Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中，使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行，他们的工作算是是第一个提出attention机制应用到NLP领域中。接着类似的基于attention机制的RNN模型扩展开始应用到各种NLP任务中。最近，如何在CNN中使用attention机制也成为了大家的研究热点。在介绍NLP中的Attention之前，我想大致说一下图像中使用attention的思想。就具代表性的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》 [14]，他们研究的动机其实也是受到人类注意力机制的启发。人们在进行观察图像的时候，其实并不是一次就把整幅图像的每个位置像素都看过，大多是根据需求将注意力集中到图像的特定部分。而且人类会根据之前观察的图像学习到未来要观察图像注意力应该集中的位置。下图是这篇论文的核心模型示意图。 该模型是在传统的RNN上加入了attention机制（即红圈圈出来的部分），通过attention去学习一幅图像要处理的部分，每次当前状态，都会根据前一个状态学习得到的要关注的位置 l 和当前输入的图像，去处理注意力部分像素，而不是图像的全部像素。这样的好处就是更少的像素需要处理，减少了任务的复杂度。可以看到图像中应用attention和人类的注意力机制是很类似的，接下来我们看看在NLP中使用的attention。这篇论文算是在NLP中第一个使用attention机制的工作。他们把attention机制用到了神经网络机器翻译（NMT）上，NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型，也就是一个encoder to decoder模型，传统的NMT使用两个RNN，一个RNN对源语言进行编码，将源语言编码到一个固定维度的中间向量，然后在使用一个RNN进行解码翻译到目标语言，传统的模型如下图： 这篇论文提出了基于attention机制的NMT，模型大致如下图： 图中我并没有把解码器中的所有连线画玩，只画了前两个词，后面的词其实都一样。可以看到基于attention的NMT在传统的基础上，它把源语言端的每个词学到的表达（传统的只有最后一个词后学到的表达）和当前要预测翻译的词联系了起来，这样的联系就是通过他们设计的attention进行的，在模型训练好后，根据attention矩阵，我们就可以得到源语言和目标语言的对齐矩阵了。具体论文的attention设计部分如下： 可以看到他们是使用一个感知机公式来将目标语言和源语言的每个词联系了起来，然后通过soft函数将其归一化得到一个概率分布，就是attention矩阵。 从结果来看相比传统的NMT（RNNsearch是attention NMT，RNNenc是传统NMT）效果提升了不少，最大的特点还在于它可以可视化对齐，并且在长句的处理上更有优势。这篇论文是继上一篇论文后，一篇很具代表性的论文，他们的工作告诉了大家attention在RNN中可以如何进行扩展，这篇论文对后续各种基于attention的模型在NLP应用起到了很大的促进作用。在论文中他们提出了两种attention机制，一种是全局（global）机制，一种是局部（local）机制。首先我们来看看global机制的attention，其实这和上一篇论文提出的attention的思路是一样的，它都是对源语言对所有词进行处理，不同的是在计算attention矩阵值的时候，他提出了几种简单的扩展版本。 在他们最后的实验中general的计算方法效果是最好的。我们再来看一下他们提出的local版本。主要思路是为了减少attention计算时的耗费，作者在计算attention时并不是去考虑源语言端的所有词，而是根据一个预测函数，先预测当前解码时要对齐的源语言端的位置Pt，然后通过上下文窗口，仅考虑窗口内的词。 里面给出了两种预测方法，local-m和local-p，再计算最后的attention矩阵时，在原来的基础上去乘了一个pt位置相关的高斯分布。作者的实验结果是局部的比全局的attention效果好。这篇论文最大的贡献我觉得是首先告诉了我们可以如何扩展attention的计算方式，还有就是局部的attention方法。 随后基于Attention的RNN模型开始在NLP中广泛应用，不仅仅是序列到序列模型，各种分类问题都可以使用这样的模型。那么在深度学习中与RNN同样流行的卷积神经网络CNN是否也可以使用attention机制呢？《ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs》 [13]这篇论文就提出了3中在CNN中使用attention的方法，是attention在CNN中较早的探索性工作 传统的CNN在构建句对模型时如上图，通过每个单通道处理一个句子，然后学习句子表达，最后一起输入到分类器中。这样的模型在输入分类器前句对间是没有相互联系的，作者们就想通过设计attention机制将不同cnn通道的句对联系起来。 第一种方法ABCNN0-1是在卷积前进行attention，通过attention矩阵计算出相应句对的attention feature map，然后连同原来的feature map一起输入到卷积层。具体的计算方法如下。 第二种方法ABCNN-2是在池化时进行attention，通过attention对卷积后的表达重新加权，然后再进行池化，原理如下图。 第三种就是把前两种方法一起用到CNN中，如下图这篇论文提供了我们在CNN中使用attention的思路。现在也有不少使用基于attention的CNN工作，并取得了不错的效果。 最后进行一下总结。Attention在NLP中其实我觉得可以看成是一种自动加权，它可以把两个你想要联系起来的不同模块，通过加权的形式进行联系。目前主流的计算公式有以下几种： 通过设计一个函数将目标模块mt和源模块ms联系起来，然后通过一个soft函数将其归一化得到概率分布。目前Attention在NLP中已经有广泛的应用。它有一个很大的优点就是可以可视化attention矩阵来告诉大家神经网络在进行任务时关注了哪些部分。 不过在NLP中的attention机制和人类的attention机制还是有所区别，它基本还是需要计算所有要处理的对象，并额外用一个矩阵去存储其权重，其实增加了开销。而不是像人类一样可以忽略不想关注的部分，只去处理关注的部分。