商标翻译的动态顺应

顺应论是语用学的理论。将这一理论的核心——动态顺应引入商标翻译中,无疑是一个全新的尝试。商标译者在全面考察原商标词对各种语境和语言规则顺应的基础上,忠实地再现原商标词的标识功能,应将重点放在对目标消费者的文化传统、语言习惯、审美情趣及消费心理等等的动态顺应上。从而,使商标翻译实现从“量变”到“质变”的飞跃。     

新型力觉径向基神经网络整定PD控制算法研究

结合双向液压伺服系统的特点，通过对国内外的双向伺服控制系统分析，提出一种以主从手之间的力偏差作为从动端控制信号，位置偏差形成主手控制量的新型力反馈双向伺服控制系统，同时采用了RBF神经网络整定PD控制算法。通过仿真实验结果表明，该算法对新型力觉双向伺服控制系统具有控制简单、收敛速度快、实时性好的特点，进而改善了系统的动态性能，具有较强的鲁棒性、自适应性和快速性。     

分子导线：半导体性-金属性组合的双壁纳米碳管

由于双壁纳米碳管独特的双层结构,可望在纳米器件领域得到广泛应用。如根据构成两层碳管的导电性不同,可用作分子导线和记忆功能的分子存贮器等纳米电子器件,并可用作分子轴承、分子马达、超高频分子振荡器等纳米机械器件。同时,双壁纳米碳管的双层结构也为研究层间作用力对声子和电子结构的影响提供了理想的平台。但是迄今为止,所制备的双壁纳米碳管由于纯度低、无序排列和直径分布较宽的特点,严重阻碍了对其深入的理论研究和实际应用。沈阳材料科学国家(联合)实验室先进炭材料研究部任文才等于2002年率先提出了流动催化剂化学气相沉积法用…     

英语词汇教学

语言能力培养是交际能力培养中至关重要的一环,而词汇则是使交际得以进行的语言能力的核心部分之一。词汇能力直接影响到一个人的听、说、读、写、译的能力,目前国内外举办的英语测试都设有词汇专项,以测试考生掌握词汇量和运用词汇的能力。笔者基于与词汇教学有关的理论从文化背景、词汇知识、词块、语境等方面提出在词汇教学上教师如何教学生记忆词汇。     

心理干预结合双向实践法的英语教学模式探讨

当前我国大学英语教学由于学生心理障碍和老师教法落后等种种原因,"费时不少,收效不大".要切实解决这一问题,可针对性地推行积极的心理干预,并结合采用双向实践教学法,以这一全新的英语教学模式帮助学生扫除学习英语的各类心理障碍,自如地在双向实践过程中学习和使用英语,从而系统地增强英语教学效果,提升大学生英语实际应用能力.     

英汉植物词汇联想意义构建的认知比照

语言是文化的载体,而词汇是语言中最活跃的成分.文章试图对比分析英汉两种语言中植物词汇联想意义的异同,以及从认知角度阐释其意义构建过程.从而对外语教学与跨文化交际提供一定的参考.     

根特异性表达顺式激活序列在转基因烟草中的功能分析

高等植物基因在各组织中的特异性表达需通过组织特异性启动子的调控。根是植物体的重要器官，其特异性基因的表达和调控对研究植物的生长和发育具有重要意义。通过对烟草根特异性表达基因TobRB7启动子的分析，成功分离了包含顺式激活序列 的不同长度的片段RSF1和RSF2。将RSF1和RSF2以不同方向与含有GUS编码基因的表达型载体进行重组后，以农杆菌介导转化烟草获得相应 的转基因植株。在对转基因烟草的GUS表达特性进行组织化学鉴定和荧光定量分析后发现，TobRB7启动子具有双向启动子功能，并均表现出根组织特异性。结果表明，在－823至＋70bp区域存在正反不同方向的根组织特异性调控元件，该启动子片段在反向插入和较短区域内有较强的根组织特异性表达调控功能。     

长记忆向量时间序列的非线性协整关系研究

系统地描述了向量序列之间协整关系产生的原因，指出系统内部存在长期均衡机制和吸引子是协整关系存在的根本所在。在线性协整基础上，对系统内部存在的非线性协整关系进行了深入分析，给出了长记忆非线性向量时间序列中存在的非线性协整关系定义，在协整关系研究中，引入了分形理论，从不同的角度解释了非线性时间序列协整关系及其长记忆性存在的原因，指出协整吸引子分形结构反映了系统的长期均衡的耗散能和吸引力，拓展了原有协整问题的内涵。     

对时间输入/输出自动机一致性测试的改进

Jan.S等提出了对时间输入／输出自动机（TIOA）模型进行黑盒一致性测试的算法。针对其生成的测试序列数量太大这一问题，提出用可最小化的时间自动机（MTA）模型来描述稠密的实际系统，并用递归算法实现了对测试序列的首部即转换覆盖P的构造。由分析得出结论：使用MTA模型可使上述测试算法生成的测试序列的数量大大减少，从而在不影响其完全性的情况下使该算法更具实用性。     

一类推广的BAM模型的全局渐近稳定性分析

在B KOSKO双向联想记忆模型（BMA模型）上，引入了变时滞，去掉了连接权矩阵对称的要求，利用构造Liaponov泛函，得到了此动力学系统全局渐近稳定的条件，所得结果，在人工神经网络理论和应用研究中具有实际意义。