文化语境适应论视角下的中餐菜名翻译

同一切言语交际活动一样,翻译也是一个连续选择的过程。译者要适应具体的交际语境和交际对象,选择相应的翻译策略。为实现交际目的,直译、音译加直译、意译、直译加注释等都是翻译中餐菜名的可行方法。耶夫·维索尔伦的语言适应论为中餐菜名的翻译及其研究提供了参考依据。     

基于力场收敛特征的多姿态人耳识别*

提出了一种通过提取力场收敛特征进行多姿态人耳识别的新方法。首先把人耳图像转换为力场图像,通过计算力场的散度得到人耳收敛特征,然后使用零空间线性判别分析算法进一步提取特征并分类识别。实验结果表明,力场收敛特征比最初基于力场变换的势能阱特征更为稳定,而零空间线性判别分析方法也优于传统的主元分析降维方法,更好地解决了小样本问题,识别率得到进一步提高。该方法能够有效识别多姿态人耳图像。     

秩序概念的经济哲学分析

长期以来在有关我们对世界基本认识的重要概念秩序的认识上存在着很大的歧义。这种歧义在今天会对于我们研究我们市场经济转型造成重大影响,也涉及能否将经济学的重要方法运用于这个领域的问题。对秩序概念含义的澄清和重新界定有利于对我国市场经济秩序存在问题原因的探究和改革思路的调整。     

谈语料库在理工类院校英语教育中的应用研究

针对中国理工类院校英语教育的现实情况,探索了语料库研究在大学英语教学课堂的应用价值,希望为大学教育阶段的英语学习者指明培养语言意识、进行自主学习的可行性道路。研究了语料库在词汇语法学习以及写作教学等方面的作用,并且指出目前国内语料库应用的实际困难以及可能的发展方向。认为:语料库的教学应用能够令学习者增进语感、了解某类语法规律或某种语言现象、形成较强的语言意识;教师更可以通过语料库应用研究促进教学方式多元化,进一步推动英语教育教学改革。     

含模糊语言量词的 SQL查询技术研究 *

目前 SQL模糊扩展查询已经研究了带权重的模糊简单查询、复合查询、多表查询、子查询、全关系查询等,在一定程度上解决了查询中的模糊型问题 ,但对于带模糊语言量词的查询研究不多。基于 Zadeh的模糊理论将模糊理论与 SQL系统函数相结合 ,提出了一种解决含模糊语言量词的 SQL查询方法 ,进一步丰富了 SQL模糊查询体系 ,扩展了 SQL模糊查询的应用范围 ,提高了查询能力。     

Analysis of Sequence Divergence in Mammalian ABCGs Predicts a Structural Network of Residues That Underlies Functional Divergence

The five members of the mammalian G subfamily of ATP-binding cassette transporters differ greatly in their substrate specificity. Four members of the subfamily are important in lipid transport and the wide substrate specificity of one of the members, ABCG2, is of significance due to its role in multidrug resistance. To explore the origin of substrate selectivity in members 1, 2, 4, 5 and 8 of this subfamily, we have analysed the differences in conservation between members in a multiple sequence alignment of ABCG sequences from mammals. Mapping sets of residues with similar patterns of conservation onto the resolved 3D structure of ABCG2 reveals possible explanations for differences in function, via a connected network of residues from the cytoplasmic to transmembrane domains. In ABCG2, this network of residues may confer extra conformational flexibility, enabling it to transport a wider array of substrates.     

Diagnosing anomalous characteristics of atmospheric water cycle structure during seasonal-scale drought events: A case study in middle and lower reaches of Yangtze River

Anomalous characteristics of the atmospheric water cycle structure are highly significant to the mechanisms of seasonal-scale meteorological droughts. They also play an important role in the identification of indicative predictors of droughts. To better understand the causes of seasonal meteorological droughts in the middle and lower reaches of the Yangtze River (MLRYR), characteristics of the atmospheric water cycle structure at different drought stages were determined using standardized anomalies. The results showed that the total column water vapor (TCWV) was anomalously low during drought occurrence periods. In contrast, there were no anomalous signals at the drought persistence and recovery stages in the MLRYR. Moreover, there was no significant temporal correlation between the TCWV anomaly and seasonal-scale drought index (the 3-month standardized precipitation index (SPI₃)). During drought events, water vapor that mainly originated from the Bay of Bengal was transported southwest of the MLRYR. Meanwhile, the anomalous signal of water vapor transport was negative at the drought appearance stage. At the drought persistence stage, the negative anomalous signal was the most significant. Water vapor flux divergence in the MLRYR showed significant positive anomalous signals during drought events, and the signal intensity shifted from an increasing to a decreasing trend at different drought stages. In addition, a significant positive correlation existed between the anomaly of water vapor flux divergence and regional SPI₃. Overall, water vapor flux divergence is more predictive of droughts in the MLRYR.     

基于改进特征加权的朴素贝叶斯分类算法

传统朴素贝叶分类算法没有根据特征项的不同对其重要程度进行划分,使得分类结果不准确。针对这一问题,引入Jensen-Shannon（JS）散度,用JS散度来表示特征项所能提供的信息量,并针对JS散度存在的不足,从类别内与类别间的词频、文本频以及用变异系数修正过的逆类别频率这三个方面考虑,对JS散度进行调整修正,最后计算出每一特征项的权值,将权值带入到朴素贝叶斯的公式中。通过与其他算法的对比实验证明,基于JS散度并从词、文本、类别三方面改进后的朴素贝叶斯算法的分类效果最好。因此基于JS散度特征加权的朴素贝叶斯分类算法与其他分类算法相比,其分类性能有很大提高。     

基于层次分析法的犹豫模糊语言包络分析模型及其在边缘节点网络安全评估中的应用

针对传统的网络安全评估方法仅用单一语言术语作为偏好信息难以评估复杂网络环境的安全性的问题,利用犹豫模糊语言术语集作为评估网络安全的偏好信息,提出了一种基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的犹豫模糊语言包络分析模型,用以评估边缘节点的网络安全性。该模型通过求解目标规划模型获得最优的网络安全准则权重信息,进一步构建网络安全准则权重信息对应的AHP约束锥作为犹豫模糊语言包络分析模型的约束条件,获得移动用户安全评估的排序结果。实例证明该模型能够合理地融合网络安全准则偏好信息,并有效地处理边缘节点的网络安全评估问题。     

一种结合主题模型的推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法存在的冷启动、数据稀疏以及相似度度量的准确性问题,基于LDA主题模型对文本隐式主题挖掘的有效性和KL散度在主题分布相似性度量的准确性,提出了结合LDA主题模型的矩阵分解推荐算法。首先,利用改进的LDA算法输出项目-主题分布,并用困惑度作为主题数设置的修正函数;然后分别基于余弦相似度和KL散度计算得到项目相似度矩阵,将得到的相似度矩阵结合原评分训练集输出预评分,再将预评分填充到训练集;最后将训练集输入ALS矩阵分解算法得到推荐结果。通过MovieLens数据集的实验结果表明,该算法在不同隐式参数设定下均能得到比ALS推荐算法以及更小的预测误差,并且最优预测误差小于传统推荐算法。该实验说明了通过集成LDA主题模型的ALS算法效果要优于其他推荐算法。