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PMI所定义的项目管理知识体系将整个项目管理分为42个过程，这些过程可以归入五大过程组（也称“阶段”），或归入项目管理涉及到的九大知识领域。五大过程组通常包括：

　　项目启动阶段（Project Initiating）

　　这一阶段的任务是确定一个项目或一个阶段可以开始，并要求着手施行。主要工作包括：收集数据、识别需求、建立目标、进行可行性研究、确定利益相关者、评价风险等级、制定策略、确定项目小组、估计所需资源等。此阶段的工作在时间跨度上通常占整个项目的5%，比重虽然不大，但却Zui为重要。

　　项目计划阶段（Project Planning）

　　这一阶段的任务是制定计划并编制可操作的进度安排，确保实现项目既定目标，在时间跨度上通常占整个项目的20%。主要工作包括：任命关键人员、制定项目计划（包括质量标准、资源、预算、现金流、进度表、工作分解结构WBS等）、评估项目风险。

　　项目执行阶段（Project Executing）

　　这一阶段的任务是协调人力资源及其他资源，执行计划。在时间跨度上由于和项目监控阶段交叠，因此不宜绝i对区分，通常所需时间占整个项目的60%。主要工作包括：实施项目计划、报告项目进度、进行信息交流、激励小组成员以及采购等。

　　项目监控阶段

　　这一阶段的任务是监督和检测过程，必要时采取一些修正措施，确保项目达到目标，主要工作是对项目范围、项目进度、项目成本以及项目质量进行有效的监控和调整，并力求在其间达到Zuii佳平衡。

　　项目收尾阶段（Project Closing）

　　这一阶段的任务是取得项目或阶段的正式认可并且有序地结束该项目或阶段，从时间上而言，通常占整个项目的5%。主要工作包括交付项目产品、评价项目表现、项目文件归档及总结项目经验教训等。

　　翻译的价值瞬间遭遇解构：固然我们借助翻译，读到了一个个来自于异国的、想象中应该写得挺好、只是经译者之手变得有点不太好的故事，可汉语受到了这样的凌lue，真是不读为妙! 而如果说有价值的翻译也还存在，那只存在于令我们怀旧的“前史”时代，句容日语翻译介绍，比如傅雷、朱生豪、梁实秋、冯亦代等等。因为只有那个时代，译者有好的汉语。今天的译者倘若要继续为文学和文化的交流承担起自身应该承担的使命，一个先决条件就是像老一代的译者那样，能够驾驭符合他们那个时代语言审美的汉语。

　　说起来，句容日语翻译中心，论到维护某一种语言，四百多年以前，法国著i名七星诗社的杜贝莱就已经写下过题为 《保卫和发扬法兰西语言》 的名篇，而且他也反对一味翻译希腊拉丁作品，并且以此作为文学和文化的唯i一样式。但是他的主张与现今所谓维护语言纯洁性的主张的出发点却正相反：四百多年以前，法语尚在确立之初，在被拉丁语一统天下的思想领域，它迫不及待地想要用自己语言的可能，为其文化也勾勒一个比较明确的边界，而不是陷在希腊拉丁文化的牢笼中不能自拔。杜贝莱以及与他同时代的七星诗人对于“法兰西语言”的贡献不言而喻，而世易时移，句容日语翻译，过度伸张法语的权力也并非完全没有坏处。于是乎法国在十七世纪迎来了被命名为“不忠的美人”的翻译时代，倾向于“改写式”翻译，就是强调翻译外国作品断不能破坏伟大的法语，必须迎合本民族固有的语言审美。这一翻译时代饱受后人诟病，翻译家梅那日对该风潮中代表翻译家的调侃———仿若他美丽但却不忠的情人———也自此广为流传。到今天这个时代，虽然法国人依旧认为自己的语言具备理性和明晰的“显著特征”，恐怕也不敢要求自己的翻译家都必须继续做“不忠的美人”。法国人倒是也忧虑法语语言和文化的未来，但这份忧虑不是针对翻译的，而是针对与翻译追求完全相反的全球化和单一化的趋势，与四百多年前反对唯希腊拉丁文化是如出一辙。

技术背景

　　（1）机器翻译研究历程

　　机器翻译的研究在上世纪五十年代就已经展开，早期的工作主要以基于规则的方法为主，进展相对来说比较缓慢。之后美国自然语言处理咨询委I员会还作出了一个质疑了机器翻译的可行性的报告，对该领域研究造成了一定阻碍。到了上世纪九十年代，IBM提出了著i名的基于词的翻译模型，开启了统计机器翻译时代，句容日语翻译报价，随后短语和句法模型相继被提出，翻译质量得到了显著提升。Zui近两年神经网络机器翻译方法开始兴起，该方法突破统计机器翻译方法中的许多限制，成为当前的研究热点。

　　（2）统计机器翻译

　　统计机器翻译的基本思想是充分利用机器学习技术从大规模双语平行语料中自动获取翻译规则及其概率参数，然后利用翻译规则对源语言句子进行解i码。对于给定的源语言句子，统计机器翻译认为其翻译可以是任意的目标语言句子，只是不同目标语言句子的概率不同。而统计机器翻译的任务，就是从所有的目标语言句子中，找到概率Zuii大的译文。

　　（3）神经网络机器翻译

　　神经网络机器翻译（neural machine translation，NMT）是近年来兴起的一种全新的机器翻译方法，其基本思想是使用神经网络直接将源语言文本映射为目标语言文本，这种编码器解i码器架构使得它可以采用端到端的方式进行训练，能同时优化模型中的所有参数。完全不同于传统机器翻译中以基于离散符号的转换规则为核心的做法，需要经过词对齐，抽规则，概率估计和调参等一系列步骤，容易产生误差传播。神经网络机器翻译使用连续的向量表示对翻译过程进行建模，因而能从根本上克服传统机器翻译中的泛化性能不佳、独立性假设过强等问题。

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