英汉法律翻译中的无等值物词汇及翻译对策

无等值物词汇是翻译工作者在翻译过程中不可避免地会经常碰到的问题，尤其在英汉法律跨文化交流中最为常见。对法律文化机制结构中的法律观念、法制结构和法制功能三大原因所引起的无等值物词汇进行分析，并提出了具体的翻译对策和建议。     

对中国反就业歧视立法规制的探索

形形色色的就业歧视不仅影响了我国经济的发展,还是对我国公民基本政治权利——平等权和劳动权的侵犯。本文在考察了美国反就业歧视方面的立法、司法实践的基础上,提出建立、完善我国相关法制的建议,以期保障我国公民的平等就业劳动权。     

林业企业旅游从业人员在职培训初探

阐述了林业企业旅游从业人员在职培训的必然性和在职培训的模式、培训的内容以及提高培训质量的具体措施。在师资选择和培训范围等方面提出了独到见解。     

民族音乐教育的文化内涵

本文通过对民族音乐教育和文化的多重关系的研究、探索、归纳与整合,对民族音乐教育和文化的内在联系、音乐文化的传承、音乐发展的文化繁荣及实施策略等问题上提出了自己的观点及实践的方向和方法.     

用P507萃取分离钴及草酸反萃制备草酸钴

研究锂电池浸出液中钴、镍、锂的P507萃取分离方法,通过直接采用草酸反萃富钴有机相得到草酸钴产品.实验对含有53.8 g/L 钴的料液进行萃取.研究结果表明最佳萃取条件如下:有机相组成(体积分数)为25%P507+5%TBP+70%磺化煤油,萃取剂皂化率为70%,水相初始pH为3.5,常温下萃取10 min,有机相与水相的相比ψ(O)/ψ(A)为1.5:1.0,通过3级错流萃取,钴的萃取率达99.5%,锂和镍的萃取率仅为4.9%和3.1%:P507萃取分离钴、镍、锂过程的焓变分别为: -2.043,-0.812和1.586 kJ/mol;直接使用草酸反萃富钴有机相,得到分相良好的油一水一固3相,最优反萃工艺为:0.03 g草酸/mL富钴萃取剂,温度为40℃,ψ(O)/ψ(A)=1.0:2.5,钴的反萃率达99.5%,反萃后的萃取剂和水相均可再生循环利用.     

基于干扰观测器的状态受限多缸同步控制策略

针对液压支架群多缸同步拉架过程,提出了基于干扰观测器的状态受限同步控制策略。首先分析了多缸之间的关系,基于等同控制的思想为每个子系统设计了干扰观测器以估计和补偿系统的不确定性和外来干扰;利用障碍李雅普诺夫理论对系统位置和速度的最大误差进行限制;引入动态面理论避免反步设计过程中的微分爆炸现象,简化了控制器的设计过程;以ZY3200/08/18D型电液控制液压支架为模型在Simulink中进行了仿真分析,随后搭建模拟实验台进行了实验验证。仿真和实验结果表明,所设计的位置同步控制策略拥有较高的轨迹跟踪精度和同步精度。     

叶片气膜孔加工缺陷的DR数字成像自动检测方法

气膜孔作为涡轮叶片中重要的冷却结构之一,对提高航空发动机冷却效率、降低燃烧室温度乃至提升发动机服役寿命等具有重要意义.然而,在实际加工过程中受外界因素干扰极易出现气膜孔未打通、打偏及损伤内壁等内部缺陷.传统检测手段采用单一透照角度的X射线胶片照片法对其内部缺陷进行识别,但存在检测效率低、测量误差大、缺陷漏检误判率高等弊端.为此,提出了一种基于X射线数字成像技术的气膜孔缺陷自动检测方法,通过研究DR数字图像与胶片图像的等效性、透照角度对缺陷识别的影响规律及检测工艺优化、基于深度学习神经网络缺陷自识别等关键技术等,实现对叶片气膜孔加工缺陷的高精度检测与智能识别.     

结构特征一致性约束的双语平行句对抽取

平行句对抽取是解决低资源神经机器翻译平行语料不足的有效途径.基于孪生神经网络的平行句对抽取方法的核心是通过跨语言语义相似度判断2个句子是否平行,在相似的语言对上取得了非常显著的效果.然而针对英语东南亚语言双语句对抽取任务,面临语言空间和句子长度存在较大差异,仅考虑跨语言语义相似度而忽略句子长度特征会导致模型对仅有语义包含关系但不平行句对的误判.笔者提出一种结构特征一致性约束的双语平行句对抽取方法,该方法是对基于孪生神经网络的双语平行句对抽取模型的扩展,首先通过多语言BERT预训练语言模型在嵌入层将两种语言编码到同一语义空间,以此缩小语义空间中语言的差异.其次分别对两种语言句子的长度特征进行编码,与孪生网络编码后的句子语义向量进行融合,增强平行句对在语义及结构特征上的表示,降低模型对语义相似但不平行句对的误判.在英缅双语数据集上进行实验,结果表明提出的方法相比基线模型准确率提高了4.64％,召回率提高了2.52％,F1值提高了3.51％.     

基于单词领域特征敏感的多领域神经机器翻译

鉴于现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低,为提高领域判别和提供准确的翻译,提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制,包括两方面:1)编码器端的上下文特征编码,为了扩展单词级别的领域特征学习范围,引入卷积神经网络,并行提取不同大小窗口的词串作为单词的上下文特征;2)强化的领域特征学习,设计基于多层感知机的领域判别器模块,增强从单词上下文特征中获取更准确领域比例的学习能力,提升单词的领域判别准确率。在多领域UM-Corpus英–汉和OPUS英–法翻译任务中的实验结果显示,所提方法平均BLEU值分别超过强基线模型0.82和1.06,单词的领域判别准确率比基线模型分别提升10.07%和18.06%。对实验结果的进一步分析表明,所提翻译模型性能的提升得益于所提出的单词领域特征敏感的学习机制。     

高校“中国地理”教学质量提升与发展——纪念全国高校“中国地理”教学研究会”成立30周年

全国高校"中国地理"教学研究会"自1980年成立至今走过了30年历程.回顾过去,教学研究会在组织多学校教师开展区域野外考察、编写立体化教材、建设国家、省、校三级精品课程、课程网络资源建设以及青年教师培养等方面发挥着重要的作用,形成了多学校-多尺度-虚实结合的教学团队模式.展望未来,把"中国地理"教学研究会"作为"教学团队建设"的教学质量工程,在教材配套建设、加强团队辐射和人才培养建设、精品课程的联网互动等方面更进一步.