人工神经网络法预测有机物物性的研究1．亨利定律常数和水中溶解度

本文用人工神经网络方法，以ＣｒａｍｅｒⅢ的ＢＣＤＥＦ参数作为输入参数，预测有机物物性．对于１５３个不同类型有机物的亨利常数（Ｈ）的预测结果为：相关系数ｒ＝０．９８１３，标准差ＳＤ＝０．３３６９ｌｏｇＨ单位，对于９１种有机物在水中溶解度（Ｓ）的预测结果为：相关系数ｒ＝０．９８５５，标准差ＳＤ＝０．２８２７ｌｏｇＳ单位。     

二烷基磷酸酯离子液体对NH3的高效吸收

该文测定了不同温度（303.15～333.15 K）和不同压力（约0.1～0.6 MPa）下NH₃在5种二烷基磷酸酯离子液体中的溶解度[压力—温度—组分（pTx）数据].结果表明,NH₃的溶解度随温度的降低和压力的增加而增加.在离子液体中,咪唑阳离子环侧链长度越长,阴离子侧链长度越短,NH₃溶解度越高.根据NH₃的溶解度数据,利用Peng-Robinson （P-R）状态方程计算得到了亨利定律常数,并由此计算出了溶解焓Δ_solH,溶解熵Δ_solS和溶液吉布斯自由能Δ_solG等热力学性质.结果显示：Δ_solH绝对值越高,对应的亨利定律常数越小,NH₃在离子液体中的溶解度越高.     

《警察与赞美诗》的认知解读

应用认知语言学的常规关系理论对《警察与赞美诗》进行分析后发现：（1）《警察与赞美诗》的故事情节安排是基于常规关系的,人物各自常规关系的个体性差异是导致小说情节令人啼笑皆非的重要原因之一;（2）读者对作品的理解依赖于常规关系。读者除了利用自身已有背景知识中的常规关系理解作品之外,还会与作家互动,并临时建立一些常规关系帮助解读作品,这就解释了该小说结局既出人意料又合乎情理的“欧·亨利式结尾”的认知机制。     

试论欧·亨利短篇小说中幽默的翻译

本文运用美国翻译理论家尤金.奈达的动态对等理论,从翻译方法和翻译评价两个主要层面,对王仲年先生所译的欧.亨利短篇小说中译本进行了研究,来探讨幽默的翻译问题。通过对译本中译例分析,本文作者试图找出在幽默的翻译过程中,使译文达到与原文最贴近最自然的方法。