本月行业报告公开重要成果,日文中字乱码一二三的区别及其辨识方法

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刚刚科研委员会公布突破成果:今日行业协会传达研究成果,日文中字乱码一二三的区别及其辨识方法

在学习和使用日语的过程中，我们经常会遇到日文中字乱码的问题。所谓的乱码，指的是那些无法正确显示或识别的字符。在日文中，乱码主要分为一、二、三类，它们在表现形式和成因上都有所不同。下面，我们就来详细了解一下这三类日文中字乱码的区别。 ### 一类乱码 一类乱码通常是由于输入法设置错误或输入法本身的问题导致的。这种乱码的特点是，字符在屏幕上显示为不规则的图形，但如果我们仔细观察，可以发现这些图形与正常的日文字符形状相似。例如，将“猫”字输入为“猫”，屏幕上显示的将是类似猫的图形，但颜色和线条较为混乱。 解决一类乱码的方法主要有以下几种： 1. 检查输入法设置：确保输入法设置为日语，并选择正确的编码方式，如Shift_JIS或EUC-JP。 2. 更换输入法：尝试更换其他输入法，如Google输入法、搜狗输入法等，看是否能够正常显示字符。 3. 更新输入法：检查输入法是否为最新版本，如有更新，请及时更新。 ### 二类乱码 二类乱码是由于文件编码错误导致的。这种乱码的特点是，字符在屏幕上显示为乱码，且无法通过任何输入法输入。例如，打开一个日语文档，屏幕上显示的将是无法识别的乱码。 解决二类乱码的方法如下： 1. 检查文件编码：打开文本编辑器，查看文件的编码方式。如果编码方式不是Shift_JIS或EUC-JP，请将其转换为这两种编码之一。 2. 使用字符编码转换工具：如果无法直接更改文件编码，可以使用在线字符编码转换工具，如在线Shift_JIS编码转换器等。 3. 重新保存文件：将文件保存为Shift_JIS或EUC-JP编码，然后尝试打开。 ### 三类乱码 三类乱码是由于字体问题导致的。这种乱码的特点是，字符在屏幕上显示为乱码，但通过输入法输入后，屏幕上显示的却是正确的字符。例如，打开一个日语文档，屏幕上显示的将是乱码，但输入“猫”字后，屏幕上显示的将是正确的“猫”字。 解决三类乱码的方法如下： 1. 更换字体：尝试更换其他字体，如微软雅黑、宋体等，看是否能够正常显示字符。 2. 安装字体：如果当前系统中没有安装所需的字体，请尝试安装该字体。 3. 更新系统：如果问题依然存在，可能是系统问题导致的，请尝试更新操作系统。 总结 日文中字乱码分为一类、二类和三类，它们在表现形式和成因上有所不同。了解这三类乱码的区别，有助于我们更好地解决日文中字乱码的问题。在学习和使用日语的过程中，遇到乱码问题时，我们可以根据以上方法逐一排查，直至解决问题。

9 月 19 日消息，Figure 宣布与 Brookfield 达成战略合作，扩展 AI 基础设施并打造全球最大的人形机器人预训练数据集。不仅如此，Brookfield 还参与了 Figure 的 C 轮融资。这意味着，人形机器人的训练不再停留于一行行代码里，而是走向真实世界，" 纯技术 " 与现实联姻了。作为全球最大的房地产持有者之一，Brookfield 拥有超过 10 万套住宅单元，此外还拥有超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流空间，覆盖北美、欧洲、亚洲等多个市场。这些多样化的环境为 Figure 提供了理想的 " 实验室 "，可用于采集人形机器人在真实世界中的关键训练数据。通过在 Brookfield 的住宅、办公和物流场景中录制人体动作和交互视频，Figure 将积累海量的高质量 AI 训练数据。这些数据将用于训练其自主研发的 Helix 视觉 - 语言 - 行动模型，帮助人形机器人学习如何在以人为中心的复杂环境中进行导航、感知和操作。这项数据采集工作已于 2025 年 8 月正式启动，并计划在未来 12 个月内扩展到 Brookfield 全球数百个物业，涵盖从高层公寓到物流仓库的多种场景。也就是说，在住宅环境中，机器人将学习如何在狭窄的走廊中移动、开门或处理日常家务任务；在商业办公空间，机器人将适应动态的人群流动和复杂的办公设备操作；在物流场景中，机器人将训练如何高效搬运货物并与自动化系统协作。这些多样化的数据集将显著提升 Figure 人形机器人的通用性，使其能够适应不同文化背景和使用场景。除数据收集外，该合作还将探索更广泛的基础设施合作——包括支持下一代 GPU 数据中心、机器人训练环境所需的不动产，以及跨越 Brookfield 全球业务版图的商业应用案例。" 这一合作是我们打造通用人形机器人的历程中一个重要的里程碑。"Figure 创始人兼 CEO Brett Adcock 表示，"Brookfield 的规模为我们提供了无与伦比的平台，能够在多种家庭环境中获取大量真实的、类人化的导航与操作数据，而这些数据对于实现通用人形机器人至关重要。"Brookfield CEO Bruce Flatt 则表示：" 这种合作方式进一步巩固了 Brookfield 在整合人工智能以提升实物资产与业务生产力方面的领先地位。"自合作公布以来，Figure 已在其位于加州的研发中心完成了首批基于 Brookfield 物业的数据集测试。初步结果显示，Helix 模型在处理复杂环境（如拥挤的办公大厅或多层住宅楼）时的导航能力提升了约 35%，动作精准度提高了 20%。Figure 计划在 2026 年第一季度推出基于这些数据的 Helix 2.0 版本，进一步增强机器人的自主决策能力。此外，双方正在探讨将合作扩展到 Brookfield 的亚洲和欧洲市场，特别是在新加坡和伦敦的智能城市项目中。这些地区的高密度城市环境将为 Figure 提供更复杂的测试场景，助力其开发适应全球市场的通用机器人。行业分析师指出，Figure 与 Brookfield 的合作可能引发人形机器人行业的 " 数据竞赛 "。随着其他公司（如 Tesla 的 Optimus 项目和 Boston Dynamics）也在加速推进类似技术，Figure 通过与 Brookfield 的合作获得了先发优势。市场研究机构 Global Robotics Insights 预测，到 2030 年，全球人形机器人市场规模将达到 500 亿美元，而真实世界数据将成为竞争的关键。Figure 与 Brookfield 的战略合作不仅是技术与房地产的跨界融合，更是 AI 驱动的未来生活方式的一次大胆探索。通过整合 Brookfield 的全球资源和 Figure 的尖端技术，双方正在共同绘制一幅人形机器人走进千家万户、融入各行各业的蓝图。这不仅将重塑机器人行业的发展轨迹，也为 AI 在现实世界中的应用开辟了新的可能。出品｜虎嗅科技组作者｜余杨编辑｜苗正卿头图｜视觉中国