功能对等理论下的教育类文本翻译 ——《五分之一:如何拯救身处失败体系中的阅读障碍学生》(节选)翻译实践报告

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燃料电池汽车因其无污染零排放,得到了快速发展,然而,限制燃料电池汽车商业化的一个主要因素是燃料电池耐久性问题,兼顾整车动力性,经济性及电池使用寿命是氢燃料电池汽车科研领域的难题。本文以增程式燃料电池轿车为研究对象,针对燃料电池性能衰减问题,研究燃料电池衰退机理以及燃料电池健康状态(SOH:State Of Health)估计方法,并基于对SOH的识别,提出了基于燃料电池健康状态的整车能量控制策略,
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转辙机是铁路系统中最重要的机电设备之一,存在动作频繁和工作条件复杂的特点,若出现故障会对铁路运营造成严重影响。但目前采用的维修方式多为基于经验知识的方法,基于专家或工作人员的经验判断故障类型,再进行维修,具有依赖人工以及效率低下的问题。为解决上述问题,并实现对故障的预测,以降低维修成本,保障铁路安全高效运营,本论文对转辙机的故障诊断和故障预测进行了研究。(1)转辙机工作原理的分析及数据预处理。研究
钩缓装置作为铁路货车的重要组成部分,其检修设置的科学性影响车辆运行安全和运行成本。随着高速重载战略的不断推进和货车运用量的增加,给货车钩缓装置的维修管理带来了巨大挑战。既有的定期全列检修策略缺乏充分的科学依据且难以满足精细化管理要求,亟需制定新的维修策略。但由于钩缓装置部件多,结构复杂,前期失效规律研究积累有限,难以得到维修策略优化模型的解析解,且模型的实际应用能力受限。为此,本文利用蒙特卡洛仿真
机器翻译是利用计算语言学技术,将源语言自动翻译成目标语言的一项技术。鉴于机器翻译的深远研究意义和广阔应用前景,产业界和学术界都将其视为重点的研究方向,成为当前自然语言处理最具有挑战性的研究领域之一。伴随着近几年神经网络技术的大力发展和数据资源的进一步丰富,基于神经网络的机器翻译系统(Neural Machine Translation,NMT)已经逐渐成为机翻翻译领域的主流方法。然而目前的神经网络
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机车信号设备作为列车运行控制系统的重要组成部分,在保障行车安全方面起着重要的作用。随着高速和重载铁路的发展,电磁干扰愈发严重,机车类型更加多样,在特定骚扰环境下,传统的滤波方式不能快速有效滤除有用信号频带内的噪声,现有的机车信号解码方法已难以满足需求。在此背景下,本文基于机车信号的时域频域特点及干扰耦合方式,结合深度学习技术,提出了基于优化的去噪卷积神经网络(Denoising Convoluti
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