基于云理论的斜拉索可靠性评价方法

为准确评估易损难修的斜拉索的可靠性，保证行车安全舒适，提出一种基于云理论的斜拉索可靠性评估方法.首先根据拉索力学特点和常见病害，以斜拉索的运营状态应力极值、恒载索力变幅、应力幅、基频、服役时间、PE护套开裂程度及阻尼系统完好程度为指标，建立了斜拉索可靠性评估指标体系.咨询专家意见建立权重云模型，并根据泛概念树的概念扩充原理实现权重的群决策.最后将指标对各等级的平均确定度与权重云模型加权汇总，得到可靠等级确定度的云模型并以此确定最终评级.规范评估结果与拉索实际病害情况对比验证了所提方法结果的合理性和可操作性.     

“好歹”的词汇化、语法化历程及其动因

"好歹"一词形成于宋元时期,本是由语义相反的"好"和"歹"构成的并列式短语,在句中充当主语、宾语或定语。在发展过程中意义逐步泛化,其整体意义不再是组成成分意义的简单相加,这时候"好歹"初步实现其词汇化。在使用过程中其句法位置更加自由,可以用于谓语动词之前充当状语,甚至可以位于主语之前起到一定的篇章连接功能,再加上其构成成分本身具有评判性的语义基础,在使用过程中说话者的主观情态凸显,"好歹"最终虚化为表情态的语气副词。     

原型理论下的大学英语词汇教学

以原型理论为指导，对贵州省安顺学院130名非英语专业大一学生的词汇学习策略进行问卷调查，并对两个不同班级进行词汇教学实验，分析对比受试学生在不同词汇策略下的学习效果，证实原型理论应用于大学英语词汇教学的可行性，探讨其给大学英语词汇教学带来的启示。     

国内大学英语词汇学习策略评述

词汇教学历来是大学英语教学中的一个难点，而在英语成为国际语言这一趋势日益深化的背景下，伴随着互联网的深度影响，英语词汇在近十年内火山喷发式的骤增无疑在大学生的英语进阶之路上设置了巨大的障碍。就几种常用的词汇学习策略作简要评述，旨在为大学英语词汇学习扫清障碍。     

英语词汇习得与词汇教学浅议

英语学习的听、说、读、写等能力的培养过程中,词汇教学是必不可少的环节。词汇教学能够帮助学生克服在词汇学习中遇到的种种障碍,解决词汇学习的诸多问题。词汇教学过程主要分为词汇展示、词汇练习、巩固词汇等三个阶段,每个阶段都有具体的教学方法。通过采用多种词汇教学方法,旨在激发学生的词汇学习兴趣,培养学生的词汇学习策略。     

珊瑚树的奇优美性

通过给出优美树、二分优美树、二分奇优美树以及奇优雅树的概念,运用树加点(TAV)的方法,构造珊瑚树,并证明其具有奇优美和奇优雅标号.     

无线传感网络改进的最小生成树算法

机场噪声检测是近些年来一直困扰我们的一个难题,其中一个关键点是如何解决最小连通覆盖集问题,目前国外解决该问题新的方法有集中式近似算法、令牌驱动、圆周覆盖等,国内有DVC算法、重构Voronoi划分等.研究了在同时满足网络的覆盖性与连通性的前提下,如何选择最少数目工作节点的问题,为得到已知机场区域的最小连通覆盖集,在集中式近似算法的基础上,提出一种改进的最小生成树算法,用来确保该覆盖集连通所需的辅助节点,最后通过实验对设计的算法性能进行评估.     

英语听力与单词记忆之关系

在大学英语教学中有两个难点,一个是词汇,一个是听力。本文挖掘造成英语难听懂、单词难记住的根本原因并提出解决办法,发现两个难点实际上有着同一个根源,于是我们提出了语音联想记忆法,并详细阐述了该方法的原理以及使用技巧。这一方法,既是英语听力的有效教、学策略,也是英语词汇的有效教、学策略。     

融合词法句法分析联合模型的树到串EBMT方法

针对传统的基于实例的机器翻译(EBMT)方法中系统构筑复杂度和成本较高的问题,提出一种基于依存树到串的汉英实例机器翻译方法。与传统方法相比,该方法只需进行源语言端的句法结构分析,可以大大降低构筑系统的复杂度,有效降低成本。为了提高翻译精度,引入中文分词、词性标注和依存句法分析联合模型,可以减少汉英EBMT中源语言端基础任务中的错误传递,提高提取层次间特征的准确性。在此基础上,结合依存结构的特征和中英语料的特性,对依存树到串模型进行规则抽取以及泛化处理。实验结果表明,相对于基线系统,该方法可以提高实例对抽取质量,改善泛化规则和译文质量,提高系统性能。     

月球植物的地球研究报告

正在我们老祖宗的眼里,月球上并不是不毛之地。那上面有宫殿、有兔子、有人,还有一棵美丽的月桂树。那么这棵月桂树在地球上的原型是什么呢?来自地中海的月桂香叶地球上确实有一种与月桂同名同姓的植物,不过,这种植物并非是中国土生土长的植物。这种樟科植物的老家在地中海。地球上的月桂树也是很出名的树,早在古希腊时期,月桂的枝条就被编成头冠,戴在体育比赛冠军的头上。指代冠军的桂冠一词也因此而生,只是后来桂冠的材料变成了象征和平的橄榄枝。