浅析加强英语听说能力的培养--从CET改革谈起

交际是学习语言的最终目的.大学英语四、六级考试改革突出了英语听说能力,其目的是促进学生重视英语交际能力.要提高学生英语交际能力,在英语教学中教师应正确处理好几对关系:听与说的关系;交际文化与语言文化的关系;教师与学生的关系;准确与流利的关系等,把握教学原则,从而加强学生的听说能力培养.     

加强数学语言教学增强数学语言应用意识

数学教学中应加强数学语言教学,增强数学语言的应用意识,以提高学生数学应用能力.     

英语专业师范生语音模式规范化的必要性

语音是学任何一门语言的基础。语音的规范化直接影响学习者语言的学习效果，因此对英语专业师范生的语音模式要进行严格规范。     

浅析法律文书语言的精确性与模糊性

法律文书由于具有很强的专业性,因而也就具有应用文书的一般写作特点,尤其在语言的精确性方面要求甚严,但模糊语言的恰当运用,同样能不偏不倚地准确表意,使文书能达到其基本地的使用目的。     

试论外币报表折算方法的选择

作为当今国际会计领域公认的三大难题之一，随着经济全球化的迅猛发展，外币报表折算方法的选择显得越来越重要，这也成为了目前会计理论界和实务界一直探讨的焦点之一。在时态法和现行汇率法的争议中，现行汇率法暂时占据上风，也成为我国企业外币报表折算方法的现行选择。     

大学生学习焦虑心理研究

通过分析大学生学习焦虑心理的成因以及学习焦虑控制问题。论述了大学生学习焦虑心理与学习成绩的关系。     

Characterisation of Sol-Gel TiO2 Films by Etching

This article describes the SmartKom Companion, one of three demonstrators developed within the SmartKom project whose goal has been to provide an intuitive and intelligent interface for non-expert users to everyday computer-based applications in different scenarios of use. Conceived for the SmartKom Mobile scenario, the Companion allows intuitive multimodal interaction for drivers and pedestrians. The development of the SmartKom prototypes was constantly accompanied by Wizard-of-Oz experiments as well as system evaluations at different stages of the project. Some usability evaluation results relative to the SmartKom Companion will also be presented.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

嵌入式系统前端开发工具的设计与实现

主要介绍了为更好地对嵌入式系统中硬件环境作形式化描述而开发的ＥＨＤＬ语言,首先介绍了ＨＥＤＬ语言的设计模型和程序结构,然后介绍ＥＨＤＬ语言编译器的主要实现技术。