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aInventory for ‘Batch Managed’ instruments will be populated from the PCA Inventory extraction. The Batch Managed instruments are the small meters. 存货为`批被处理的’仪器从PCA存货提取将居住于。 批被处理的仪器是小米。 [translate]
ahis men had milked the cows in the early 他的人在早期挤奶了母牛 [translate]
a明天星期六了 快放假了 心情大好 非常高兴 明天回家了一定要好好的吃一顿然后要好好的睡一觉 第二天要去找我的两个妹妹玩 呵呵 我想一定会很开心 很快乐 要好好珍惜明天的假日啊 好了我要开始筹办计划了 …等待明天的到来…心情大好…！ 正在翻译，请等待... [translate]
aThis test method is a potentiometric titration for sample basicity in methanol solvent ,This test method uses a relatively large sample and titration with dilute acid solution to determine trace quantities of basicity 正在翻译，请等待... [translate]
awill you let me give you a good fuck up the arse, to see if you like it darling?? 将您让我给您好交往臀部，看您是否喜欢亲爱？ ？ [translate]
abilaterals bilaterals [translate]
ai think she will change her mind tomorrow 我认为她明天将改变主意 [translate]
aHow do you understand How do you understand [translate]
athough I might suffer some loss for some wrong decisions 虽然我也许遭受一些损失为一些错误决定 [translate]
a11.0.2. Game with tax 11.0.2. 比赛以税 [translate]
aBeen crying since the day 正在翻译，请等待... [translate]
aIf u nice 如果u好 [translate]
abidding tender fee 出价嫩费 [translate]
athinkfree office thinkfree办公室 [translate]
aREBAHA REBAHA [translate]
awhat town are you located in pennsylvania? i live in little egg harbor,nj on the shore 正在翻译，请等待... [translate]
aWhat Is Love In Your Mind 什么是爱在您的头脑里 [translate]
aHello, nice to meet you, can I talk to you こんにちは、会えてうれしい私話すあなたにできなさい [translate]
aAsk at least six other people how they would explain the difference between leadership and management. Summarize the answers below. What comments surprise you? 问至少其他六人怎么他们会解释在领导和管理之间的区别。 总结答复如下。 什么评论使您惊奇？ [translate]
aTheremyparentsandme Theremyparentsandme [translate]
aEveryone is good at something,but some people are truly talented.It is always interesting to watch other other people show their talents.Talent shows are getting more and more popular.First,there were shows like American Idol and Americar is Got Talent.Now,there are similar shows around the world,such as China is Got T 大家在某事上是好，但某些人真实地是有天才的。观看其他其他人显示他们的天分总是有趣的。天分展示得到越来越普遍。首先，有展示象美国神像，并且Americar得到Talent.Now，那里是相似的展示在世界范围内，例如中国得到Taient [translate]
aNo,he can`t.He only wants to play! 不，他能`t.He只想要演奏! [translate]
aEXOTHERMIC 放热 [translate]
aNormally a student must attend a certain number of courses in order to graduate, and each course which he attends gives him a credit which he may count towards a degree. In many American universities the total work for a degree consists of thirty-six courses each lasting for one semester. A typical course consists of t 通常学生必须上一定数量的路线为了毕业，并且他参加的每条路线相信他他也许计数往程度的。 在许多美国大学总工作为程度包括三十六条路线持续在一个学期的中的每一条。 一条典型的路线包括每个星期三类十五个星期; 在毎学期期间，当上大学时学生大概将上四条或五条路线。 通常学生会准备需要每年出席二个学期的四年。 传播工作的期间程度在长期是可能的。 在他的程度路线期间也是可能学生移动在一所大学之间和另，虽然这实际上没有做作为规则实践。 [translate]
aIs your mother an english teacher？ 是您 母亲 英语 老师？ [translate]
ait's. may 10th today 它是。 今天可以第10 [translate]
alany angyang is sad lanyangyang是哀伤的 [translate]
asupport pride pleasure prediction express 支持自豪感乐趣预言明确 [translate]
aIn Phase 1 we distinguish micro-expressions from other facial data. As for the YorkDDT corpus, we randomly selected 77 image sequences of the data that did not contain facial micro-expressions but could contain other facial movement. By running an SVM on this data we achieve 70.3% micro-expression detection accuracy. U 正在翻译，请等待... [translate]
在第一阶段，我们区分微表情从其他面部数据。作为yorkddt语料库，我们随机挑选77图像不含有面部微表情，但可以含有其它面部运动数据的序列。通过对这些数据运行的SVM我们实现了70.3％微表情检测精度。使用MKL我们小幅提升我们的业绩。最高改善至74.3％是通过使用随机森林决策树分类器一起添到10帧来实现。在第2阶段，我们公认的微表情归类为阴性与阳性分别使用18和17个样品。与SVM只有我们实现了54.2％（50％几率）一个比较差的精度。然而，通过将MKL和时间内插，我们提高了结果的71.4％。
在阶段1我们与其他面部数据区别微表示。 关于YorkDDT语科库，我们任意地选择了没有包含面部微表示数据的77个图象序列，但可能包含其他面部运动。 通过跑SVM在这数据我们达到70.3%微表示侦查准确性。 使用MKL我们轻微地改进我们的结果。 最高的改善到74.3%通过使用任意森林判定树量词达到与TIM一起对10个框架。 在阶段2我们分类被认可的微表示作为阴性对 正面使用各自18个和17个样品。 与SVM只有我们达到54.2% 50%机会的相当恶劣的 (准确性)。 然而，经过合并MKL和世俗插值法我们改进结果到71.4%。
在阶段 1 中我们区分微表情从面部的其他数据。至于 YorkDDT 语料库，我们随机选择 77 图像序列中的数据不包含面部微表情，但可以包含其他面部运动。通过对此数据运行支持向量机我们达到 70.3%微表情检测精度。我们使用 MKL 略有改善我们的结果。最高提高至 74.3%被通过使用随机森林决策树分类器每与蒂姆到 10 帧。在第二阶段我们将分类认可的微观表达式作为负面与正面分别使用 18 和 17 的样本。与支持向量机只有我们实现相当差精度的 54.2%(50%的机会）。但是，通过采用 MKL 和时间插值我们改善结果到 71.4%。
阶段1我们与其他面部数据区别微型表示。关于YorkDDT语科库，我们任意地选择了没有包含面部微型表示数据的77个图象序列，但是可能包含其他面部运动。通过跑在这数据的SVM我们达到70.3%微型表示侦查准确性。使用MKL我们有一点改进我们的结果。最高的改善到74.3%有所通过使用任意森林判定树量词与10个框架的蒂姆一起。
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