语言输出假设理论与大学英语听力教学

听力教学在大学英语教学中具有十分重要的地位,但也面临很多问题,例如:听力课时不足,教师对听力教学方法缺乏研究。语言学家Swain的提出了语言输出假设理论,指出了"可理解性输出"在大学英语听力教学中的作用。这一理论有助于改革传统的听力,并提出了两种适合大学英语听力教学特点的语言输出形式:口头语言输出和书面语言输出,为改进大学英语听力教学方法,提高课堂教学质量提供理论依据。     

浅析财务报表的不确定性因素

财务报表的可靠性并不等于其真实性,其真实性要求会计信息如实反映经济事实,且要具备一定的合理性,要求对客观事物中的内在数量关系的表述和计量相对合理,不带任何利益偏向性要绝对中立,而会计人员所生成的会计信息要同时具备第三者也可采集到相同结果的可验证性。但是现实是在会计系统中存在着各种不确定性因素,而这些不确定性因素恰恰是导致会计报表失真的原因之一,笔者针对导致会计报表失真的会计体系中存在的不确定性因素进行了分析。     

DS-UWB系统中一种稳定快速同步算法

本文分析了超宽带通信系统中同步算法的特点及其重要性,提出了一种快速捕获最大能量值路径信号的同步算法,利用室内多径信道的传输特性和多假设快速同步算法的特点,通过快速捕获具有最大能量值路径信号来实现稳定的定时同步。文中推导了平均捕获时间的表达式,并进行了仿真实验。结果表明,与已有的各种快速算法相比,本文推荐的算法具有更快速、更稳定的同步性能。     

基于二维非参数化判别分析的人脸识别

基于二维线性判别分析和非参数化判别分析的思想,提出了一种新颖的用于人脸识别的特征提取方法--二维非参数化判别分析方法. 该方法解决了传统判别分析方法中的小样本问题与高斯分布假设问题. 可以准确、高效地实现人脸识别. 通过在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明,算法相对于传统线性判别分析方法有显著优势.     

软件可靠性增长模型研究

软件可靠性模型预测结果的优劣,取决于基本假设与实际开发过程的吻合程度.在Kaput-Grap可靠性增长模型的基础上,通过与实际情形更接近的基本假设,研究一种新的软件可靠性模型.     

关于以人为本的教师管理的哲学思考

在以人为本的教育成为教育主旋律的背景下,从正反两方面对以人为本的教师管理进行了探讨,即什么不是和什么是以人为本的教师管理。文章认为,单纯以“经济人”为本、或以“社会人”为本、或以“自我实现的人”为本的教师管理不完全是以人为本的教师管理,只有以同时具有“经济人”、“社会人”和“自我实现的人”的特点的“复杂人”为本的教师管理才是完整意义上的以人为本的教师管理。     

输出假设的心理语言学原理及其在二语习得中的应用

输出假设理论认为，产出使学习者从理解中的“语义处理”转换到二语开发不可或缺的“句法处理”。深入分析输出假设的心理语言机制，对二语习得具有指导作用。     

分层次教学——第二语言习得理论在英语教学中的应用

第二语言习得理论指出导致语言习得的两大原因是可被理解的语言输入和习得者对输入的开放程度,即"情感过滤"。目前高职高专学生英语水平参差不齐,培养目标多种多样,分层次教学刚好可以为起点不同,目标不同的学生解决在第二语言习得中碰到的问题,使课堂教学也成为语言习得的良好的环境,消除学习障碍,激发学习热情。     

基于尺度相似假设的大涡模拟动力方法

当前的大涡模拟动力方法对G erm ano等式中的两个尺度的亚格子应力均使用相同的亚格子基模型。这样为求得基模型系数,必须假定该系数在测试滤波操作下保持不变。但实际上该系数存在剧烈的脉动,与假定并不一致。该文提出的方法对以上两个应力分别应用亚格子基模型和尺度相似假设。这样就无需对系数分布做出假定并保证了方法的内在一致性。用该方法对R e为104的方腔流动进行了大涡模拟。结果表明该方法对流动统计量的预测有所改进,并可有效消除亚格子模型系数的奇异性。     

基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知（Distributed Video Compressive Sensing,DVCS）的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知（Compressive Sensing,CS）捕获信息的效率.在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果.仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量.