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"哪里有一个命题是模糊状态的东西就可能它在本质上是不确定否今天所讲的合同,他将视他们是被允许排除或主张.内在的不确定性,在不确定的后果,就是任何翻译的无知,但因议长的语言习惯者不定;所以有朝一日把命题作为外出,另留,这些国家的东西.但这必须理解有什么可参考的知识,他推断完美状态心态;正是因为对这些问题没有,或者不经常目前,这个习惯仍然不确定自己."[6]就是说生产许可证制度的语言讲言论不必决定是否容许某些事实或者排斥他们.例如是否"1.62米高女孩"排斥或允许的命题:"她是一个高大少女"难以判断因为有很多不同国家的事情.相对于一个5岁的女孩,她一定是高楼大厦,而她的女篮球运动员太短.这是造成模糊字眼上底部局限性.水晶和戴维提出了这样的看法:"是一个模糊的规模与形式的场合,可以讲,如果他们选择,更为精确".[7]他们看到自己的发言摘录马克用含糊语句.其中列举如下:做,或者一件事,别的,大概和方式.Ullmann先生从追查到柏拉图拜伦经常感觉不足语言表达思想特别是由于缺乏精密描述这种语言文字的不足造成的"边缘模糊字眼".他指出作家创作的诗人和逆反情绪,这种含糊其实是一个优势.他又指出另一个方面含糊:"如果我们从一个更加紧密很快发现这个含糊名词本身相当含糊不清:条件是指一个统一的特征,但并不是很多方面可能产生的各种原因.其中一些内在本质的语言,而其他在特殊情况下才起作用.所以,他很模糊语言研究兴趣.在工作中,他以含糊属性四个因素:
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介绍衣服业在过去几十年内已经有很棒的进步 ,尤其在制造和自动化方面。因此，制造业的较多注意被需要到产品的 maximizethe 质量。 把重心集中在的 mainitems 之一是衣服织物的 processability, 指出不同的缝制表现而且由于织物的效果机械的和实际的 prope rties 缝程序。 研究表示了衣服织物和他们的处理表现的许多质量属性在衣服产品期间接近地被讲到包括基本的延长 f abrics 的基本工程财产弯曲 , 修剪，排字工人 ression 和空间的安定。 Postle R[1] 陈述了那一个织物质量， tailorability 和后来的 appea rance ，而且衣服的 perf ormance 有与织物的直接关系机械的财产。 因为产品田边改善产品的收益性，在制造前的衣服织物的 thep rocessability 的预测可能节省很多的时间。 资讯科技已经变得必需让产品开发者为 faste rsolutions 应用最近的计算机 sof tware 到不同的制造业程序。 最有力的技术之一是人造的神经计算机 systemt 帽子给精确的预言性的模型。 一个人造的神经网络 ( 安 ) 是数据分析的一种新的智力技术。 资讯科技模拟生物学神经的网络行为 " 学习 " 一个主题从被提供的数据。安成功地已经被用于很多的因素成为最后的结果因素的区域，但是这些各种不同的因素精确关系和他们的结果举例来说不能够被定义医学的诊断而且具有银行业的评估。 在最近诱惑已经被做应用安技术到纺织品。 Ramesh etal 。 用了一个安预测纱以纱处理和物质的变数为基础的可拉长的支柱 erties[2]. Pynckels etal 。用了一个安决定来自纤维支柱 erties 的纤维纺织表现 [3]. Cheng 和亚当预测了对和安的纤维支柱 erties 的纱 strengt haccording[4].因为一个安能处理非线性问题 , 发现数据的式样和关系 , 而且解释来自数十或较多的变数数据，所以安的申请在这些区域中表示很棒的潜能。 在这一张纸中 , 我们 investigatet 他人造神经的网络使用预测衣服制造业和作成的衣服外表的织物表现
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介绍在过去的几十年内，服装工业已经有了极大的发展，尤其是在产品和自动化（方面）。因此它需要更多的关注来是产品质量达到最佳化。其中一种需要被关注的主要项目是服饰织物的加工处理，它指出了不同的成衣业和缝纫加工的成绩，这应归于缝纫机械化和的影响和有形财产。研究调查表明很多服装织物的品质特征和它们经过的处理，在服装制造期间，都会接近于涉及到基本服装工程学工具，包括基本拉长，弯曲，修剪，压缩和空间稳定性.Postle R[ 1 ]规定了织物的质量，裁剪和后期外观（应该是“后期制作”吧）并且表现了服装和织物的力学性质有直接关系。在服饰织物生产前进行生产可行性进行预测，可以节省生产商大量的时间而且可以增加产品的收益率。对于产品开发者来说应用最新的计算机软件变得很有必要，因为可以是不同的制造业的加工处理可以更快的解决.最强大的技术之一是人造的神经系统的计算系统，它可以提供精确地预见性的模型。人造神经系统网对于数据分析来说是一种新的只能技术。他从提供的数据，模仿生物学神经系统网行为来“学习”主题。人造神经系统已经被成功的应用在大量因素捐献（我觉得说“提供”好一点）可能的结果的领域，但是这些大量因素和它们结果的精确关联不能被详细说明，例如医疗诊断和银行的信用评估。有诱惑力的是人造神经系统技术最近已经制作好被供应给纺织业.Ramesh etal .基于纱线处理和布料变量，使用ANN来预测纱线张力的性质【2】Pynckels etal .使用ANN通过光纤工具来确定纺纱纤维的性能【3】Cheng 和 Adams用ANN预测纱线承受力取决于纤维的性质【4】ANN在这些区域的应用展示了极大的千里，因为ANN可以处理非线性问题，从数据中察觉样品和关联，从几十个或更多的变数中解释信息。在这张纸上（或直接说“在这里”），我们研究了人造神经中枢网的用途，用以预测在服装制造业上织物的性能和制成服装的外观。p.s.：你的文不仅要翻译英语还要猜测你打得是什么字...太费神了...
我叫鑫小鑫
通常情况比较级加er，最高级加est,所以是faster和fastest ———————— 英语形容词比较级的构成 英语形容词比较等级有三个：原级，比较级和最高级。 形容词比较等级形式变化有规则的和不规则的两种。 规则变化 1）单音节词末尾加-er（比较级），-est（最高级） 【例】 原级 比较级 最高级 great greater greatest small smaller smallest clean cleaner cleanest 2）单音节如以e结尾，只加-r（比较级），-st（最高级） 【例】 fine finer finest nice nicer nicest wide wider widest 3）闭音节单音节词如末尾只有一个辅音字母，须先双写这个辅音字母，再加-er（比较级），-est（最高级） 【例】 big bigger biggest hot hotter hottest red redder reddest 4）少数以-y，-er，ow，-ble结尾的双音节词，末尾加-er（比较级），-est（最高级）。以-y结尾的词，如-y前是辅音字母，则变y为-i，再加-er和-est。以-e结尾的词只加-r和-st。 【例】 clever cleverer cleverest narrow narrower narrowest able abler ablest easy easier easiest 5）其它双音节和多音节词皆在前面加单词more和most。 【例】 careful more careful most careful difficult more difficult most difficult delicious more delicious most delicious 不规则变化 原级 比较级 最高级 good/well better best bad worse worst many/much more most little less least far farther/further farthest/furthest 注：有些形容词一般没有比较等级。如： right, wrong, woolen等。
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引入在过去很少一点十年,衣服工业已经有一伟大前进,特别在生产和automation.Therefore中,更的多的对制造业的殷勤被向maximizethe products的质量需要.一个mainitems向是把衣服织物的适合加工,其指示不同裁缝业和缝的表现织物的影响由于加工机械和物理prope rties的集中到存在.研究展示很多衣服织物的高质量属性和他们的在衣服制期间处理表现紧密和f abrics的基本工程小道具有关包含基本延长,弯曲,剪伴奏ression和尺寸的稳定性 .Postle R[[1]表明织物品质,tailorability和随后appea比利时大理石和perf ormance的衣服和织物机械小道具有直接的暧昧关系.在生产可以为制造掌条保留许多时间之前,thep rocessability的衣服织物的预言改进产品的有利.它已经变得对产品开发者必要应用向不同制造业sof tware为faste rsolutions加工的最新电脑.一个最强大技术存在人造神经的计算systemt帽子给出准确预言性的模范.一人造神经网络((安)是一为数据分析新智力技术. 它模仿生物的神经的networks to“learn”a的行为从数据科目抚养.安已经成功在areas,那里一许多的因素向最终结果捐赠,但是这些各种各样因素和他们的结果的准确关系不能,医学被例如定义的使用的诊断和相信评价在朝派银行业务.阿特引起已经近来被制做应用安技术向纺织品.Ramesh etal.用来预言纱线张力的支撑物 erties把建立在纱线处理和物质变数[[2]的基础上的一安.Pynckels etal.used一安向determin e the spinning performance of fibers from fiber prop erties [ 3 ] . Cheng and Adams predicted yarn strengt haccording to fiber prop erties with ANNs [4 ] .The applications of ANNs in these areas show great potentials because an ANN can deal with the nonlinear problems , detect patterns and relationships in the data ,and interpret information from tens or more variables . In this paper , we investigatet he use of artificial neural networks to predict fabric performance in garment manufacturing and the appearance of the made-up garment
angel小芋头
比较级：faster 最高级：fastestfast 英[fɑ:st] 美[fæst] adj. 快的; 走得快; 感光快的; 紧的; adv. （比准确的时间或宣布的时间） 快; 迅速地; 紧紧地; 彻底地; vi. 禁食，（尤指）斋戒; [例句]Brindley was known as a very, very fast driver众所周知，布林德利是个喜欢飞车的人。[其他] 比较级：faster 最高级：fastest 第三人称单数：fasts 现在分词：fasting过去式：fasted 过去分词：fasted
