最近需要对科技类文章做自动的机器翻译，第一想法就是google翻译和baidu翻译，不过考虑到需要翻译的文章都是科技类的文章，所以就有了本文的思考，那就是面向特定领域的机器翻译时是否应该使用特定的翻译器。
为了验证这个问题，在国家专利局中的专利里面中选出一篇带有日文摘要的专利，部分内容为：
量子ハードウェアを使用して、量子ゲートを実装するための量子制御軌跡を設計するための、コンピュータで実行される方法であって、 前記量子ゲートを制御アクションのシーケンスとして表すステップと、 前記制御アクションのシーケンスにおける各制御アクションを反復的に調整して、前記量子ゲートを実装し、反復調整の間に前記量子ゲートの漏れ、非忠実度、または総実行時間の1つまたは複数を低減する量子制御軌跡を決定するために、強化学習モデルを適用するステップとを含み、前記強化学習モデルを適用するステップが、各反復について、 エージェントによって、i)強化学習割引将来報酬関数として、漏れ、非忠実度、または総ゲート実行時間の1つまたは複数にペナルティを科すユニバーサル制御コスト関数、およびii)トレーニング環境から受け取った前記反復のための前記量子ハードウェアに含まれる量子システムの状態を使用して、割引将来報酬を決定するステップと、 前記エージェントによって、および前記決定された割引将来報酬に基づいて、前記反復のための1つまたは複数の制御軌跡パラメータの値を調整するステップと、 前記反復のための1つまたは複数の制御軌跡パラメータの前記値を前記トレーニング環境に提供するステップとを含む、 コンピュータで実行される方法。
使用Google翻译时效果如下：
一种用于使用量子硬件设计用于实现量子门的量子控制轨迹的计算机实现方法，包括将所述量子门表示为控制动作序列的步骤；迭代地调整序列中的每个控制动作以实现的量子控制所述量子门并在迭代调整期间减少所述量子门的泄漏、不忠或总执行时间中的一个或多个，应用强化学习模型来确定轨迹，其中对于每次迭代，由代理：i)泄漏、不忠作为强化学习贴现未来奖励函数；或惩罚一个或多个总门执行时间的通用控制成本函数，以及 ii) 从训练环境接收的用于所述迭代的所述量子硬件中包含的量子系统的状态。未来奖励；由所述代理调整所述迭代的一个或多个控制轨迹参数的值并基于所述确定的折扣未来奖励；向所述训练环境提供一个或多个控制轨迹参数的所述值。
使用金山翻译：
翻译后的中文效果：
利用量子硬件，为了设计用于实现量子门的量子控制轨迹，是一种在计算机上运行的方法，将量子门表示为控制动作序列的步骤；重复地调整控制动作序列中的每个控制动作，实现上述量子栅极，在迭代调整期间，不保真度、或为了确定减少一个或多个总执行时间的量子控制轨迹，包括应用强化学习模型的步骤，应用增强学习模型的步骤，对于每一次迭代，由代理执行的一种方法，包括：i）通用控制成本函数，将遗漏、不保真度或总门执行时间中的一个或一个以上作为强化学习折扣未来奖励函数进行处罚；以及ii）使用从训练环境接收的用于迭代的量子硬件中包括的量子系统状态来确定折扣未来奖励；由代理基于所确定的折扣未来奖励来调整用于迭代的一个或一个以上控制轨迹参数的值；以及将用于迭代的一个或一个以上控制轨迹参数的值提供给训练环境。
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使用科大讯飞的机器翻译：
中文译文：
一种计算机实现的方法，用于使用量子硬件来设计用于实现量子门的量子控制轨迹，该方法包括：将所述量子门表示为控制动作的序列；迭代地调整所述控制动作序列中的每个控制动作，以实现所述量子门，并确定在迭代调整期间减少所述量子门的泄漏、非保真度或总执行时间中的一个或多个的量子控制轨迹；以及应用强化学习模型，其中所述应用强化学习模型的步骤包括：对于每一次迭代，由代理执行以下步骤：i）作为强化学习折扣未来报酬函数，ii）使用从训练环境接收到的用于所述迭代的量子硬件中包括的量子系统的状态，来确定折现未来报酬，所述通用成本函数对所述总门执行时间中的一个或多个进行惩罚；由所述代理并基于所确定的贴现未来报酬来调整用于所述迭代的一个或多个轨迹参数的值；以及向所述训练环境提供用于所述迭代的一个或多个控制轨迹参数的值。
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使用某个面向专利领域的机器翻译：
网址：
http://www.iptranslation.net/page/index.html
中文译文：
一种用于使用量子硬件设计用于实现量子门的量子控制轨迹的计算机实现的方法，所述方法包括：将所述量子门表示为控制动作序列；以及应用增强学习模型以迭代地调整所述控制动作序列中的每个控制动作，以实现所述量子门并确定减少迭代调整期间所述量子门的泄漏、不保真度或总运行时间中的一个或多个的量子控制轨迹，其中应用所述增强学习模型包括：对于每个迭代，由代理使用以下各项确定折扣将来回报：i )通用控制成本函数，所述通用控制成本函数惩罚泄漏、不保真度或总运行时间中的一个或多个作为增强学习折扣将来回报函数；以及ii )从训练环境接收的所述迭代的所述量子硬件中包括的量子系统的状态；由所述代理并基于所确定的折扣将来回报来调整所述迭代的一个或多个控制轨迹参数的值；以及将所述迭代的一个或多个控制轨迹参数的值提供给所述训练环境。
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标签：控制,轨迹,迭代,翻译器,机器翻译,所述,特定,前記,量子 From： https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/17093626.html