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101.
张巨武 《西安联合大学学报》2006,9(5):23-26
语言与文化有着密切的关系,任何语言都体现一定的文化特征,故文化因素对不同语言的翻译具有重要的影响。从中西文化的相似形和差异性,包括不同的生活方式、认知思维方式以及价值观等方面,对此问题进行深刻的分析和探讨,指出两种语言翻译中应注意的文化问题。 相似文献
102.
桂林文化城戏剧家群对今天乃至未来的中国戏剧史和文化史具有深远的影响与启示,其影响主要表现在对新中国话剧的影响、对新中国文化建设的影响,其启示主要表现为对当代社会转型期知识分子的启示。 相似文献
103.
文化本不属于生产力的范畴,但随着社会物质条件的发展和人们价值导向的转变,文化在生产力发展方面的重要性日益突出。在以扶危济贫、救死扶伤为使命的医疗行业更是有着积极的意义。成熟、健康的医院文化在指导医院职工树立正确的人生观、价值观,改善医患关系,增强医院职工之间的凝聚力、向心力,制订医院长期发展规划和打造优质医疗品牌等方面起着积极的作用。 相似文献
104.
施秀 《大众科学.科学研究与实践》2007,(15)
古文教学一直以来都是高中语文教学的重点和难点,文章从两个层次进行解析,首先提出了几点当今文言文的尴尬处境,然后从高中文言文教学实际出发指出走出古文教学尴尬的一些思路和做法。 相似文献
105.
企业特色文化,是一个企业特色的理念、精神、追求、形象和习惯的集中反映,有人称之为企业的灵魂。论文论述了企业特色文化的五大特征,强调了培育企业特色文化的重要意义,分析了培育企业特色文化的基本原则,指出了培育企业特色文化的关键环节,为建设企业特色文化,提高企业经营管理水平,提升企业核心竞争力,实现企业可持续发展提供思路。 相似文献
106.
107.
108.
Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks
LI YanHui GUO Zheng MA WenCai YANG Da WANG Dong ZHANG Min ZHU ding ZHONG GuoCai LI YongJin YAO Chen WANG Jing 《科学通报(英文版)》2007,52(24):3363-3370
Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins. 相似文献
109.
110.