大众传播中专家身份建构的话语策略——以TED演讲为例

在身份的话语建构观与情境观指导下,本研究基于海兰(Ken Hyland)的逼近理论(proximity),运用话语分析方法考察了TED演讲中演讲者是如何运用话语策略将领域内专业学术知识重新语境化,建构行业专家的形象。研究发现,TED演讲者在论证结构上使用申诉、聚焦以及框架的策略,框架包括术语解释、隐喻、类比等;在读者参与度方面使用设问、幽默、第一与第二人称代词使用策略等,从而建构了演讲者知识渊博,在行业领域有很大权威,但同时又将专业知识讲解得通俗易懂,与观众互动、保持亲密联系,有亲和力的行业专家身份。

目的论指导下的TED演讲字幕翻译

为了观众更好地了解TED演讲的内容和思想,中文字幕便成了不可或缺的桥梁,因而优秀的字幕翻译就显得尤为重要。本文基于目的论,在对TED研究的基础上提出了相关翻译策略。

追赶型还是差异化:新建本科院校发展战略抉择

在竞争日趋激烈的环境中,发展战略的选择应以有利于形成竞争优势为原则。目前新建本科院校大多采取追赶型发展战略,以传统本科院校的办学模式和评价标准作为自己发展的追赶标杆。这种战略无论在理论上还是实践上都是不可行的。新建本科院校应实施差异化战略,走特色发展之路,才能充分发挥自己的优势,形成核心竞争力,在竞争中形成竞争优势。同时,实施差异化战略也是新建本科院校服务地方经济、社会的客观要求。

强化散文诗语言节奏的“三化”策略

从困惑散文诗发展的"目前的需要"看,首先是语言;而从散文诗语言美学核心看,首先是节奏。节奏是散文诗作家气血的运行轨迹,是散文诗的旋律的基本构成,是散文诗取悦读者的气质与姿色。节奏对散文诗来说,不仅仅是形式,也是思维,是思想,是形象,更是审美意识,甚至包含着它的全部的秘密。没有节奏,散文诗就没有形式的规定性,也就没有了与散文甚或是诗歌区别的形式性。散文诗语言大致可分为雅化、俗化、欧化三种。而这三种语言,都与节奏有关,都可以从节奏上来讨论与研究。

一种改进的多目标混合差分进化算法

将差分进化算法(DE)用于多目标优化问题,提出了一种精英保留和进化进程中非支配解集迁移操作的差分进化算法,以保证所求得多目标优化问题Pareto最优解的多样性。采用双群体约束处理技术,构建进化群体的Pareto非支配解外部存档集,并进行基于非支配解集的迁移操作,以增加非支配解的数目和质量。用多个经典测试函数测试的结果表明,与标准DE相比,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持Pareto最优解多样性与收敛之间的平衡。

应用型高校英语专业新生听力元认知策略使用情况分析

对95名来自应用型高校的英语专业新生进行了问卷调查,旨在了解元认知策略在其听力学习中的使用情况。调查结果显示,应用型高校英语专业新生整体上对元认知策略的使用率不高,具体表现为计划、监控及评估三类子策略均没有达到经常使用的程度,仅是偶尔使用,但对监控策略的使用优于对计划及评估策略的使用。提出了对学生进行元认知策略培训、提高其运用计划、监控及评估策略的能力,以帮助学生对听力学习进行自我管理的建议。

应用后缘装置的跨声速层流翼型多岛优化设计

高雷诺数状态下,自然层流技术(Natural laminar flow,NLF)是减小机翼表面湍流摩擦阻力的有效方法。然而由于层流翼面上大范围顺压梯度的存在使得后缘处的恢复压差更大,产生更强的激波。因此在减小摩擦阻力的同时又增加了激波阻力。本文采用后缘装置(Trailing edge device,TED)来控制翼型后缘处的激波强度,基于线性稳定性理论(Linear stability theory,LST)的eN方法对流动进行转捩判断,进而应用多岛并行多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)以获得大范围层流区域和弱化激波强度为目标对翼型进行优化设计。优化结果表明合作均衡策略耦合进化算法可以快速地捕捉到该多目标问题的Pareto阵面解,阵面上翼型的波阻力和摩擦阻力性能较初始翼型大大改善。同时,采用后缘装置控制激波强度时,无论在设计点还是偏离设计点时,优化后翼型均具有良好的升阻力特性和鲁棒性。

多目标非支配邻近免疫粒子群算法

针对PSO算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优解的问题,采用非支配邻近免疫算子来对粒子群的外部档案进行维护和变异操作,有效提高了Pareto解的多样性,从而提出一种多目标非支配邻近免疫粒子群算法(NICPSO)。采用动态加权法选择全局最优粒子,提高全局搜索能力;当粒子群趋于早熟时,采用优势邻域认知的个体极值更新策略;同时将学习因子表示为惯性权重的非线性函数,有效提高算法的统一性。通过ZDT1—ZDT4及ZDT6基准测试函数验证,该算法有效的提高了优化解的收敛性和多样性,与其他多目标进化算法和多目标粒子群优化算法相比,具有较好的性能。

提高动车组运行故障动态图像检测系统自动识别率的探讨

针对当前动车组运行故障动态图像检测系统(TEDS)存在误报率高、人工确认工作量大等问题,提出由采用原始的对比法策略改为分车型、分部件的算法策略,对过车车型及车辆上的部件进行了细分,根据不同的部件及其故障形态进行相应的算法开发。文章给出了实际运用中提高TEDS预报准确性的方案,并进行了可行性分析。