英文简历常用词汇

adaptable适应性强的active主动的，活跃的aggressive有进取心的amicable友好的analytical善于分析的apprehensive有理解力的aspiring有志气的，有抱负的audacious大胆的，有冒险精神的capable有能力的，有才能的careful办理仔细的competent能胜任的cooperative有合作精神的creative富创造力的dedicated有奉献精神的dependable可靠的diplomatic老练的，有策略的disciplined守纪律的dutiful尽职的well--educated受过良好教育的efficient有效率的energetic精力充沛的learned精通某门学问的logical条理分明的methodical有方法的modest谦虚的pun…     

基于神经网络的拒绝服务攻击预测

基于神经网络的拒绝服务攻击的预测能对相应主机是否受到服务攻击的检测,而通过类神经网络的构建实现了网络安全环境的创建和营造,拒绝服务攻击针对的是桌一网络的服务,从而向相应的主机发送大量的网络信息,从而用信息的攻势致使服务器处于忙碌的状态,阻碍了其他网络的正常服务和信息的传输。互联网上的主机应建立正常运转下的训练。从而建立神经网络的拒绝服务攻击的预测系统,保证系统的安全和运行的稳定。     

职业技术学院计算机机房软硬件管理的研究

现在计算机的技术不断地进行发展,在社会上对于计算机人才,需求量也是非常大的,在这样的情况下,学校在培养学生的时候,应该特别的注意在方面的锻炼,让学生拥有更多的能力.所以,在学校的机房的管理中,应该着重的重视其起来,对于现在的机房上的设备和环境,都要进行管理,使机房的环境达到最好,使学生在进行相关的练习的时候,能够更好的进行.现在对于机房上的管理,是非常的重要的,在管理的时候,应该考虑到各个方面上的因素,使这个机房上的管理,能够达到一定的高度,让机房更好的发挥出作用.这篇文章主要就机房的管理中,存在着什么样问题,针对这样的问题,在解决的时候,应该使用什么有效的方法,使机房更好的发挥出作用来.     

性感的产品

你相信人的气质可以影响产品的气质吗?这是数码时代的一个极具代表性的现象。有性感的美女就有性感的产品,性感的产品赋予美女们更多的表现空间。红色的热情如火,白色的纯洁坦白,黄色的神采飞扬,绿色的宁静安详……性感的产品有时也像性感的美女一样,带给人无尽的遐想……     

打出你的真色彩

光鲜的红，平和的蓝，纯洁的白……时尚的星座男女们．你们手中握着的是什么颜色的手机呢?不同的星座拥有不同的性格．缤纷的色彩也诠释着缤纷的心情。各种星座与行星，都有其与生俱来的色彩能量，静心冥想你目前最需要的能量又究竟是什么呢?那么就赋予你的手机最合适的颜色，亮出你的真性情，打出你的真色彩。     

非合作动态博弈下的网络安全主动防御技术探究

网络技术的快速发展使得相应的网络安全方面的威胁也越来越严重,目前为保证网络的安全,主要的防御技术是静态的方式,但是静态的防御技术的缺陷是无法对攻击者的攻击意图和攻击策略的变化进行相应的防御措施的变化。通过对该现状的分析,研究主要的分析了非合作的、动态非零和的博弈理论,并且在将这一理论应用于网络的安全防御进行了研究。现将主要的研究过程和成果表述如下。     

浅谈小学数学高效课堂的构建

伴随着课堂教学改革的深入,高效课堂的构建则成为当前关注的焦点问题,探索有效的方法,根据课堂教学的内容不断的延伸课程资源,成为新课程改革中最为重要的教学任务。作为小学数学教师,要致力于高效课堂的构建之中,不断的进行课程内容的整合,运用现代化的手段变革课堂教学的形式,激活学生学习数学的思维,促使学生的数学观念更为灵活,展现课堂教学的优势,深度的进行课程的开发,凝聚学生的数学意识,促使整体课堂教学有效性的不断提升。     

基于动态构件框架的构件演化

软件系统是对现实世界模型的反映,现实世界的变化要求软件系统进行相应的演化。软件演化是软件系统的动态行为,贯穿整个软件生命周期,从系统的初始开发阶段到最终的软件维护。软件演化包括软件系统的过程、方法、技术、组织方式等的演化。基于软件构架和构件的开发方法实现的系统比传统的开发方法具有更好的易演化性。软件构架高度抽象地描述了软件系统的结构,包括系统元素的描述、元素之间的交互、用于指导元素复合的模式和这些模式的约束。我件是组成构架的基本元素,是对系统应用功能的实现;构件封装了功能性,有着自己的内部状态信息;构件的实现是异质的（可以用多种语言实现）,而且在系统实现中可能使用的是第三方提供的构件。基本构架和构件的系统可以有两种方式的演化：一是整体构架的演化,重组系统的构架,增加、删除系统的构件,修改构件之间的拓扑结构;二是系统中单个构件的演化,着眼于系统的单个构件,修改构件的接口、功能。本文着重于研究构架构件系统中构件的演化,对系统使用的构件进行演化,在不修改系统中其他的构件,保持构件之间的基本连接拓扑结构不变的情况下,将演化后的构件替换系统中的原有构件,实现对系统功能的修改。     

农村供电客户管理技术模式探讨

电力市场的供应会随着经济的发展而不断的变化,而且现在客户对电力的供应提出更多的要求,当然不同的企业会对电力的供应有不同的要求,电力企业在供应的时候,要制定一个合理的策略,从而知道用户的真正需求。营销方案制定的好,可以取得有效的成果。本篇文章主要讲述了电力行业发展的特点,以及客户的管理。     

电子信息工程专业课程体系中的计算机教育

随着社会经济的不断的快速的发展,电子信息工程行业需要更多的相关的运用型的人才,对于培养相关的人才的要求,本文对电子信息工程的专业的学生进行进一步的探究和培养,根据具体的对于学生的培养的目标已经相关的课程的指标体系和有关的教学的内容,重新整理和研究提出了相关的比较有价值的电子信息工程专业的课程设计。     

Example-based machine translation based on tree–string correspondence and statistical generation

This paper describes an example-based machine translation (EBMT) method based on tree–string correspondence (TSC) and statistical generation. In this method, the translation example is represented as a TSC, which is a triple consisting of a parse tree in the source language, a string in the target language, and the correspondence between the leaf node of the source-language tree and the substring of the target-language string. For an input sentence to be translated, it is first parsed into a tree. Then the TSC forest which best matches the input tree is searched for. Finally the translation is generated using a statistical generation model to combine the target-language strings of the TSCs. The generation model consists of three features: the semantic similarity between the tree in the TSC and the input tree, the translation probability of translating the source word into the target word, and the language-model probability for the target-language string. Based on the above method, we build an English-to-Chinese MT system. Experimental results indicate that the performance of our system is comparable with phrase-based statistical MT systems.     

基于Hellinger距离与词向量的终身机器学习主题模型

与传统的机器学习方法相比,终身机器学习能够有效利用知识库中积累的知识来提高当前学习任务的学习效果。然而经典的终身主题模型（LTM）在领域选择时缺乏偏向性,且在计算目标词的相似性时不能充分利用目标词的上下文信息。从词语和主题选择的角度提出改进模型HW-LTM,利用Word2vec词向量的余弦相似度和主题之间的Hellinger距离寻找相似度较大的词语和领域,实现在迭代学习中对词语和领域的更优选择和更有效的知识获取,同时通过预加载词向量相似度矩阵的方式解决词向量余弦距离的重复计算问题,利用Hellinger距离计算主题相似度,加快模型收敛速度。在京东商品评论数据集上的实验结果表明,HW-LTM模型表现优于基线主题挖掘模型,相比LTM模型,其topic coherence指标提升48,耗时缩短43.75%。     

结合ReliefF与支持向量机的特征选择方法研究

利用ReliefF作为特征选择方法,采用基于支持向量机的分类准确率作为特征子集的评估准则,进而决定删除的特征数目.用UCL数据集中Segmenatation数据集进行测试,通过实验研究证明,采用结合ReliefF与支持向量机的方法进行特征选择,能够有效地提高分类准确率.     

A GENERIC TRUST FRAMEWORK FOR LARGE‐SCALE OPEN SYSTEMS USING MACHINE LEARNING

In many large‐scale distributed systems and on the Web, agents need to interact with other unknown agents to carry out some tasks or transactions. The ability to reason about and assess the potential risks in carrying out such transactions is essential for providing a safe and reliable interaction environment. A traditional approach to reason about the risk of a transaction is to determine if the involved agent is trustworthy on the basis of its behavior history. As a departure from such traditional trust models, we propose a generic, trust framework based on machine learning where an agent uses its own previous transactions (with other agents) to build a personal knowledge base. This is used to assess the trustworthiness of a transaction on the basis of the associated features, particularly using the features that help discern successful transactions from unsuccessful ones. These features are handled by applying appropriate machine learning algorithms to extract the relationships between the potential transaction and the previous ones. Experiments based on real data sets show that our approach is more accurate than other trust mechanisms, especially when the information about past behavior of the specific agent is rare, incomplete, or inaccurate.     

一种基于近似支撑矢量机(PSVM)的交通目标分类方法

本文介绍了支撑向量机的特点，给出了实际应用中传统支撑矢量机存在的问题。为了克服支撑矢量机算法的不足，引入了一种近似支撑矢量机（PSVM）算法，并将此算法用于交通目标的分类识别。实验结果表明此算法比BP神经网络法准确率高，比传统的SVM法的效率高。     

基于动态词对齐的交互式机器翻译

在传统的机器翻译(machine translation,MT)与计算机辅助翻译(computer aided translation,CAT)中,译员与翻译引擎之间的交互受到很大限制,于是产生了交互式机器翻译(interactive machine translation,IMT)技术。但传统的模型只考虑当前源语与部分翻译的目标语的信息,没有将用户交互后的对齐信息加入到之后的预测模型中。该文基于词预测交互式机器翻译的研究思路,将用户交互翻译过程中的鼠标点选行为转化为中间译文的词对齐信息,进而在翻译交互过程中实现了对译文的动态词对齐标注,并在词对齐信息和输入译文的约束下提高了传统词预测的准确性。     

从汉语格关系表示生成日语

本文介绍了一个基于转换翻译的汉日机器翻译系统中日语生成子系统的设计和实现。文章首先描述了一种基于格关系的汉语依存分析树,分析树结点记录语法语义以及格关系信息;然后,针对日语的特征,分析了日语生成中的主要问题,包括译词选择、用言活用形确定、助词添加等;给出基于规则的日语生成系统的组织结构,重点介绍生成规则系统的设计和实现。最后,给出规则描述的实例以及翻译实例,提出进一步改进本系统的初步想法。     

汉语-盲文机器翻译系统的研究与实现

对汉语－盲文（简称汉盲）翻译的原理进行了研究，提出了一个盲文形式模型和汉语－盲文机器翻译的方法：采用基于词频和词分级加权评估的逆向全切分算法进行分词，采用规则和统计相结合的方法进行词性标注和连写块识别，并在此基础上设计开发了一个实用的汉语－盲文机器翻译系统。     

汉英机器翻译的英文词形态生成

在汉英机器翻译译文生成中，一个主要的问题是如何根据句子的上下文语境获取有关时态、语态、句式和主谓性、数、格等信息，生成具有正确单词形态的译文，如动词的过去式、过去分词、现在式形式；名词的所有相、复数形式；助动词生成以及冠同的生成等．本文提出一种基于SC文法的汉英机器翻译译文词形态生成算法，该方法通过设计一种生成导向的语言特征描述体系，采用译文生成和源文分析一体化的语言分析技术，使得译文生成能够充分利用源又分析过程中所用到的各种知识，准确地形成句子中各个成分的形态特征，并能有效地解决汉英机译译文生成中助动词     

一种维吾尔语句子相似度算法的研究

基于实例的机器翻译是一种重要的机器翻译技术,句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的维吾尔语机器翻译研究,维吾尔语句子相似度衡量的准确性,直接影响到最后翻译结果的输出。提出了一种维吾尔语句子相似度的计算方法,采用的基于词形特征的粗选算法、散列单词倒排索引能够有效提高算法的查找速度,快速从语料库中筛选出候选句子集合;多策略精选算法中采用基于维吾尔语词频的单词区分度算法、连续单词序列抽取算法,可以有效衡量两个维吾尔语句子的相似程度,实验结果证明算法是有效的。