中西文化差异习得与大学生人文素质培养问题研究

本文阐述了大学生英语学习中,所应该注意的中西文化习俗的一些差异。众所周知,语言与文化有着密切的关系,语言中储存了一个民族所有的社会生活经验,反映了该民族文化的特征。人们在习得语言的同时,也在了解该民族的文化。大学生在学习英语时,要特别注意了解语言的文化背景,了解中西文化的差异,避免在英语学习和用英语交际中出现歧义误解,语用失误等现象。近年来,随着改革开放步伐的加快,对外交往日益频繁,国与国之间的交流也越来越广泛。特别是社会信息化提高,国际互联网的开通使更多的人足不出户便涉及跨文化交际。时代的变化与要求,迫使我们当代的大学生必须了解这些跨文化交际中的故障问题,从而加深对英语学习的认识,促进其语感的形成,确保正确得体使用英语这一国际通用语言。     

延长生焦时间对延迟焦化装置的影响

国内焦化装置的生焦时间几乎都采用24小时，设计的焦炭塔空高较大，在装置低负荷生产时，适当延长生焦时间，不仅可降低装置的运营成本、提高焦炭质量、降低劳动强度，而且还可降低维修费用。安庆焦化成功地在一套装置上实现了48小时生焦操作，年运行200天，增效约100万元。     

F601/G601手持式超声波流量计

正手持式超声波流量计F601/G601为外夹式,能精确测量双向及快速变化的气体和液体;新型手持式双声道,使用方便;标准配置含多路输入/输出,内置数据记录及串口;自动识别探头及其标定数据,缩短设置时间,并能提供精确、持久稳定的测量结果;锂     

混沌和超混沌系统的自适应有限时间投影同步

在混沌系统投影同步的研究中,针对驱动-响应系统达到投影同步的时间不确定问题,提出了一种可以预先计算出同步时间,且在此时间内混沌系统实现投影同步的方法.对给定的驱动系统,构造合适的响应系统;采用自适应控制法,仅在误差系统的部分状态变量上加入自适应控制器;采用李亚普诺夫稳定性理论证明了在所采用的自适应控制律作用下,误差系统稳定同时驱动-响应系统达到有限时间投影同步.以典型的统一混沌系统和超混沌系统进行了数值仿真,结果进一步验证了上述控制方法的有效性与可行性.     

基于DTW约束的动作行为识别

针对固定视角下的人体动作行为准确识别的研究,通过姿态关节点标定,结合不同关节点对动作内和动作间起到不等的权重区分度的问题,提出一种加权量化矩阵的姿态特征表示方法,将关节点相对坐标经过权重修正作为姿态特征,减少因关节点标定误差或图像帧的缺失导致的识别精度下降和误判率增加等问题,同时,对DTW算法加入动态时间规整加以约束来降低算法的复杂度,最后在家庭智能空间内获取动作姿态图像序列,通过实验验证关节点标定及行为识别算法的有效性.     

计算密集型与数据密集型混合网格作业调度算法

针对计算密集型作业与数据密集型作业混合情况,在一个作业有时间限制的动态环境中,对传统的网格作业调度方法进行扩展,提出了三种网格作业调度启发式算法:Emin min、Ebest、Esufferage。并在一个由多个Cluster组成的、通过高速网络连接的网格模型上,对三种算法进行验证。与Min min算法的比较结果显示：三种算法均优于Min min算法。与ASJS算法比较结果显示：Emin min减少了等待时间与作业的makespan; Esufferage算法以减少作业完成量为代价,减少了作业的等待时间及makespan; Ebest在完成作业数量上与ASJS基本保持一致,但却增加了作业的等待时间与makespan。总体上,Emin min具有比较大的优势。     

基于重要边缘点的时间序列异常模式检测算法

在分析边缘算子的思想和现有时间序列模式表示方法基础上,将边缘点方法和重要点方法相结合,提出了基于重要边缘点的时间序列模式表示算法。算法按各观测点的边缘化程度,提取重要的边缘点将时间序列分成多个子线段,通过分析直线段之间的相似性,发现异常的序列模式。从理论和实验两方面对算法进行了分析和验证,结果表明,算法复杂度较低,模式表示误差小,能够满足大规模时间序列数据模式表示的要求。     

13款新一代平板电脑横向评测：更轻、更快、更美观

准备购买平板电脑或为自己的平板电脑更新换代的用户,现在或许是出手的适当时机。目前,市场上不同尺寸、不同档次的平板电脑都有许多不错的产品,新一代平板电脑与老一代产品相比有许多优势,凭借更强大的芯片、更好的显示屏和更大容量的电池,新一代的平板电脑性能更强、显示效果更佳、电池使用时间更长。此外,新一代的平板电脑更轻、更时尚,而且在制造成本大幅降低的情况下,平板电脑的硬件配置虽然不断提升,但价格却一降再降。     

不可思议的新电池

目前,电池是移动设备最大的软肋,也是制约电动汽车发展的主要因素,而新一代电池将是不可思议的,它可以为移动设备提供10倍的续航时间,提什电动汽车的竞争力,下面CHIP就带大家一睹为快。     

基于最小二乘法的粒度决策演化模型预测方法

粗糙集理论是一种处理不确定知识的数学工具,目前在时间序列数据的研究已经取得了一定的成果,但这些研究都停留在静态表的基础上,在实际应用中有着明显的局限性。该文研究多粒度时间序列下各个粒度所产生的决策间的相互关联性,在粒度决策演化模型的基础上,利用最小二乘法设计了新的预测方法,通过实例验证了算法适合于该模型的预测,具有良好的效果。