高中英语教学中概念隐喻的语义映射效果探微

本文从常见的文本语义功能入手,用简洁生动的隐喻思维探索其在英语教学中的运用效果,旨在促进汉语言母语语境中两种语言内部与其之间的语义映射关系的交融,从而为新课改背景下提升高中英语教师的英语思维和英语言应用能力,以及培养学生的英语学习兴趣和良好认知习惯打下必备的理论基础。     

Web中XML半结构化数据与关系数据互换的实现方法

与平台无关的数据表示形式XML已经成为Internet上数据交换的主流语言,而关系数据是核心业务系统中最常用的数据技术,文章给出了XML与关系数据之间的转换方法,并利用Java语言实现了XML半结构化数据与关系数据之间的转换。     

一个应用于频率冗余OFDM系统的两阶段降低PAPR的方法

笔者提出了一种两阶段减少峰均功率比的方法。我们分析了本方法的计算复杂度,并通过多次仿真实现了结果。在降低复杂度的情况下,我们可降低与选择映射相同的峰均功率比,并优于部分传输序列。     

隐喻的身体体验性实证研究——以DESIRE IS HUNGER概念隐喻为例

以DESIRE IS HUNGER概念隐喻为例,通过对中英文语料库中相关例句的分析以及问卷调查的实证研究得出结论:由于文化的不同,说英语和说汉语的人有关饥饿的身体体验会有一些不同,但总体来说是有显著的规律性并且高度一致的。而且人们对于饥饿的身体体验与人们对于抽象概念欲望的描述是成系统性的对等映射,与人们感受饥饿时高度相关的身体体验在用来描述人们的欲望时也是最被接受的。这一研究以实证的方式证明了隐喻身体体验性的本质特征,为其理论阐述做了强有力的支撑和论证。     

非线性分数阶微分方程四点非局部边值问题

从两点到三点到m点再到无穷多点,对常微分方程边值问题的研究最早始于牛顿和莱布尼茨建立微积分的最初阶段。这些常微分方程多点边值问题也常常被称为常微分方程非局部问题。讨论阶数为q∈（1,2）的非线性分数阶微分方程四点非局部边值问题,借助Ascoli—Arzela定理,首先利用压缩映射原理得到解的唯一性,其次利用Krasnoselskii不动点定理得到四点边值问题至少存在一个解,并且举例验证。     

汉日"房屋构件"词汇隐喻对比研究

总体研究搜集的语料,在此基础上对"房屋构件"词汇隐喻的映射过程进行分析.研究表明:人们的日常生活经验构成了各种隐喻映射的认知基础.汉日两种文化对"房屋构件"词汇隐喻的认知相同点多于不同点.但是由于不同的民族具有不同的文化价值观念,对同一具体概念的各种特征和功能的关注以及认识的程度不尽相同.     

An Approach to Concept Similarity Computation in Cross-Ontology Mapping Based on Concept Lattice

随着各种本体构建方法和诸多实验本体的相继涌现,以跨本体通信、跨本体协同为目的的本体对应相关研究在近年来受到国际学术界的普遍关注.为了最大限度复用现有本体,解决本体对应中跨本体映射的核心问题,在对当前本体映射中概念相似度的计算方法进行梳理和总结的基础上,提出了以"基于概念格的对象-属性相似度(object-attribute similarity based on concept lattice,OASBCL)"法计算跨本体映射中概念的相似度.通过对该方法在跨本体映射中的应用举例,阐明了方法的有效性.并在此基础上从概念格与本体互补、相似度要素指标、映射性质三个方面对该方法进行了讨论.以尝试探索一种能够支持异构本体间跨本体映射的形式化的概念相似度计算方法.     

基于概念格的多本体协同知识地图构建研究

针对不同领域本体之间存在的异质性,以及本体之间存在语义分歧、难以协同操作,从而影响本体复用与知识共享的现实问题,以当前成熟的领域本体为研究对象,通过在共同语义基础上对异质领域本体的概念格解析,在不破坏偏序关系的情况下获得本体中相关概念的外延与内涵,进而借助基于对象(外延)与属性(内涵)的概念相似度计算方法建立跨本体的映射,并最终构建多本体协同知识地图,实现跨越异质本体的知识呈现与知识检索.     

浅谈省级计算机等级考试在考试系统中的安装技巧

计算机等级考试系统在安装过程中,按传统的方式安装费时费力,即在服务器(收卷主机)上建立文件夹,并设共享操作,装一台考试用机的操作、设置等。没有灵活的方式和良好的技巧就会事倍功半。服务器的设置、考试样机的安装,只要平时多注意学习与实践,把批处理用好,把网络拷贝功能用好就可以轻松地解决问题,真正实现省时省力、事半功倍。     

农转城新市民信息素养与城市社会融合度的神经网络映射模型

在构建农转城新市民信息素养和城市社会融合度评价指标体系的基础上,基于BP神经网络建立新市民信息素养各指标与其城市社会融合度指标之间的非线性映射模型,然后利用社会调查获得的样本数据训练该映射神经网络,由获得的网络连接权值矩阵和阈值矩阵来反映两者之间的内在联系。利用该网络可深入地分析新市民的信息素养与其城市社会融合的动力关系以及新市民快速融入城市社会的主要信息素养障碍。