生态翻译学视角下《红楼梦》两个英译本的对比研究

作为中国古典小说的巅峰之作,《红楼梦》是一部具有世界影响力的人情小说作品。它的成功很大程度上取决于其英译本的推广,其中最具影响力的是大卫·霍克斯及其女婿约翰·闵福德的合译本《石头记》(The Story of the Stone)以及杨宪益及其夫人戴乃迭的合译本《红楼梦》(A Dream of Red Mansions)。生态翻译学是一种生态学视角的翻译研究,从生态翻译学角度对比分析《红楼梦》的这两个英译本将是一个全新的视角,也会给译者以新的启示。     

基于ICA-PCA和Lasso的过程故障诊断

为了解决复杂工业过程中变量多,难以判断引起故障的主要异常变量的问题,提出一种基于ICA-PCA(独立成分分析和主成分分析)算法和Lasso(最小绝对收缩和选择算子)回归算法的过程故障检测与诊断的集成模型.首先,建立ICA-PCA模型提取数据的高斯信号和非高斯信号,构造相关统计量实现在线故障检测;然后,基于ICA-PCA模型获得的过程状态及故障信息,进一步构造基于Lasso回归算法的故障诊断模型,实现故障发生时的主要异常变量的定位和选择;最后,利用Matlab进行了TE(田纳西-伊斯曼)过程的数值仿真实验,并与已有故障诊断方法分布式PCA贡献图法进行比较,结果表明所提出的方法是有效的.     

地方性消费与博里农民画产业化发展的研究

博里农民画作为淮安地区特有的文化资源,因"地方性消费"而兴,也因"地方性消费"而衰。在现代化和城镇化的进程中,因为受到精英艺术和专业艺术的排斥,其艺术性与当地民众的审美期待相背离,低端的产业化开发无法满足大众市场需要等原因,博里农民画遭遇"地方性消费难题"。博里农民画要实现产业化发展,破解"地方性消费难题",就要培育传承人的文化身份认同和消费者的文化价值认同。     

燕麦栽培技术集成与示范对提高生产水平的作用

1集成了旱地燕麦栽培技术 1.1选用适宜当地生态的燕麦品种 品种选择应根据当地气候条件选择生育期适中的品种，课题育成“晋燕12号”、“晋燕13号”、“品燕1号”、“白燕9号”、“白燕10号”、“冀张莜11号”、“新燕麦3号”、“坝莜6号”、“冀张燕1号”、“冀张燕2号”、“蒙燕1号”11个新品种是适宜大面积推广的优良品种。     

学前专业大学生专业认同的测量、特点及其教改启示

随机选取学前专业大学生569名,用修编的专业认同量表(SIS)进行调查.结果表明:(1)学生专业认同各因子发展不均衡.其中,专业期望和专业效能发展水平较高,专业意志和专业价值发展水平很低.(2)大一大二学生的专业认同较高,本科生的专业意志和专业价值显著低于专科和大专生,自愿报考生的专业意志和专业价值显著高于调配生.以上研究结果对深化学前教学改革具有重要启示.     

基于随机森林的犯罪风险预测模型研究

犯罪预测是犯罪预防的前提,也是公安部门亟待解决的问题.随机森林作为一种组合分类方法,具有准确率高、速度快、性能稳定的特性,且能够给出指标重要性评价,本文将其应用于犯罪风险预测中.实验证明,随机森林方法选出的指标集可以显著地提高预测准确率,基于该方法构建的预测模型相较于神经网络与支持向量机具有更高的准确性和稳定性,能够满足犯罪风险预测的需求.     

基于改进Shapley权力指数的特征选择算法简

针对特征选择算法对不同类型的数据集性能不稳定的问题,提出一种基于概率模型与改进Shapley权力指数的通用特征选择算法.首先,计算特征对类簇表征与类簇判别的重要性值;然后,计算特征对类簇的不确定度;最终,合并特征的重要性值与不确定度,提取合适的特征.因为概率模型对数据类型、数据缺陷具有较好的鲁棒性,所以对不同的数据集获得了稳定、高性能的特征选择效果.基于人工合成数据与benchmark数据集的实验结果表明,本算法对不同的数据集保持了稳定的特征选择效果,优于其他算法.     

新乌克兰的道路选择

<正>"谁的乌克兰"这一命题从国际政治视角看是地缘政治问题,从乌克兰的国内政治视角看则是国家发展道路问题。事物的发展是由内外因共同作用形成的,内因是根本,外因是条件。内因决定着事物的根本属性,外因推动发展。从13世纪前后在东欧平原出现乌克兰民族开始,乌克兰就不属于别人,它属于生活在这块土地上的人民。因此,"谁的乌克兰"这个问题实际上也就成为了乌克兰的道路选择问题。     

基于弱监督对比学习的弱多标记特征选择

多标记特征选择已被广泛应用于医疗诊断、模式识别等领域，然而现实中的数据往往存在维数灾难以及标记大量缺失等问题，现有的弱多标记特征选择算法又普遍易受缺失标记和噪声的干扰，使算法模型难以准确地选择重要特征．针对上述问题，提出一种用于弱多标记数据集特征选择的弱监督对比学习方法，旨在缺失和含噪声标记数据集中选择优质特征，同时挖掘少量人工标注数据中潜在的类间对比模式．该方法包括三个步骤：首先，设计一种弱监督预训练策略，通过利用实例相似性以及稀疏学习方法获取每个类标记类属属性，用于恢复缺失标记；其次，引入对比学习策略来捕获少量有标记数据的对比模式来削弱噪声数据的影响；最后，选取10组多标记数据集以及四个评价指标进行实验.实验结果证明，与多个先进多标记特征选择算法相比，提出的方法分类性能更优．     

多代价下的代价敏感属性选择算法比较

代价敏感属性选择在数据挖掘和机器学习中起着关键性作用,代价敏感属性选择问题是经典属性选择问题的自然扩展,已成为越来越多学者的研究热点之一.首先给出多代价下代价敏感属性选择问题的数学模型,然后介绍现有的有代表性的四种代价敏感属性选择算法,最后在四个UCI数据集上进行实验,对四种代价敏感属性选择算法的效果和效率进行比较分析.