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本文由对于吕志鲁教授译作《珍妮给了我一个吻》的争论而起,首先论述了僵化“忠实”论的不可行性。继而从文化角度、交际角度和图式理论的角度论述了增补手段在诗歌翻译中的可行性和必要性。并对译作《珍妮给了我一个吻》的成功运用增补手段作了评述。 相似文献
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以TiO2/SiO2为光催化剂, 在紫外光作用下, 讨论了NO2存在时, 庚烯在TiO2/SiO2上的吸附和光催化降解作用. 通过GC-MS和FT-IR, 分别测定了3种不同体系的反应产物, 从而推测出可能的反应机理. 实验结果表明, TiO2/SiO2对庚烯的最大吸附量Mmax=3.10
mg, 当存在NO2(44.64 μmol/L)时Mmax=3.80 mg. 在光催化降解庚烯的反应中, 当NO2加入量较大(NO2≥89.28 μmol/L)时, 庚烯降解反应速率加快, 但矿化度比无 NO2时的小. 相似文献
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大学生党建工作的理念创新与机制创新初探 总被引:2,自引:0,他引:2
当前,大学生党建工作面临许多新情况、新问题,也面临着许多新的挑战,大学生党建工作要适应新形式的发展变化,需要在理念和机制等方面进行创新和改进,使大学生党建工作进一步形成科学化工作模式,增强大学生党建工作的时代感,努力开创大学生党建工作的新局面。 相似文献
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现代社会中,图书馆面临信息量大、管理方式复杂化的压力,新一代信息技术是图书馆智能管理的一个重要手段。建设"无围墙化"图书馆,可突破图书馆管理和服务的空间地域限制,提高图书馆获取信息的能力和效率。 相似文献
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分散液-液微萃取/高效液相色谱法测定水样中的痕量双酚A 总被引:4,自引:0,他引:4
建立了分散液-液微萃取与高效液相色谱联用技术测定水样中痕量双酚A(BPA)的方法. 通过对实验条件的筛选及优化, 得到最佳条件: 22.5 μL氯苯作萃取剂、0.5 mL丙酮作分散剂、0 min静止萃取时间、调节pH 3.2左右、10%离子强度及9 mL水样体积. 此条件下方法的线性范围为0.5~100 μg/L(R2=0.9941), 检出限为0.10 μg/L. 在BPA质量浓度为1 μg/L条件下, 方法回收率为87.8%~111.0%, 相对标准偏差8.3%(n=5), 富集倍数范围1905~2527. 对添加不同BPA浓度的自来水、地表水及回用中水进行分析, 回收率分别为(108±11.1)%, (107±13.2)%及(81.2±6.2)%(n=3). 在既定的色谱条件下, BPA的测定不受乙炔基雌二醇、雌二醇、雌三醇、雌酮和壬基酚等雌激素的干扰. 相似文献
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从英语世界化的背景出发,讨论了英语世界化在中国的体现,并在此基础上探索了英语世界化背景下我国的英语教育界在教材改革和教学要求上应做的调整。 相似文献
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语码转换的发生有其各种社会原因。小说《儿子与情人》中主人公保罗.莫瑞尔的一次无意识的语码转换揭示了他深藏的心理。通过分析保罗这次一反常态的使用父亲常用的方言,揭示了保罗对拉康所称的“父之名”的认同以及他对恢复自己男性身份的渴求。 相似文献
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曲拉通(TX-100)对恶臭假单胞菌降解生物膜中双酚 总被引:1,自引:0,他引:1
研究非离子型表面活性剂曲拉通(TX-100)对恶臭假单胞菌降解生物膜中双酚A的影响. 结果表明, 低浓度(小于临界胶束浓度, CMC)TX-100抑制生物膜中双酚A的降解, 而高浓度(大于CMC)TX-100可促进生物膜中双酚A的降解, 并且随着生物膜中TX-100浓度的增加, 双酚A的降解率逐渐增大; 同时发现TX-100存在条件下生物膜主要化学组分的选择性萃取分离可导致恶臭假单胞菌降解双酚A的能力下降. 相似文献
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本文对二语习得领域的回避现象,从其被发现至今的国内外研究现状进行了综述,并进行了简单评述。综述的内容包括:二语习得领域对回避现象的不同定义、回避现象研究包括的范围、回避现象研究中主要采用的方法及其不足,并重点关注了对母语为汉语的英语学习者回避现象的研究。以期通过本述评为将来的研究提供方法上的帮助和方向上的指引。 相似文献
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针对钢铁合金样品中存在基体效应复杂的问题,通过优化支持向量机模型的输入特征,建立多元素变量的定量分析模型,预测钢铁合金样品中Cr和Ni元素的含量。研究结果表明,分别以特征谱线的峰值强度和积分强度作为支持向量机模型的输入时,积分强度因为包含了谱线的谱宽和形状信息,模型训练效果较好;相比于单一元素谱线的特征信息,采用多元素的多条谱线信息输入支持向量机模型时,模型训练效果较好,这是由于多种谱线信息的输入可以有效校正基体效应的影响。在此基础上,通过归一化变量将内标法与多变量定标方法有效结合,不仅可以减小实验测量误差还能有效校正基体效应的影响,而且有效提高了模型的重复率和准确率。归一化变量作为支持向量机模型的输入变量,对待测样品S1和S2中Cr元素含量预测的相对误差为6.58%和1.12%,对Ni元素浓度预测的相对误差为13.4%和4.71%。通过归一化变量将内标法与多变量定标方法有效结合,可以充分发挥SVM算法的非线性学习优势,为LIBS技术应用于复杂样品定量定标分析提供理论基础。 相似文献