“互联网+”背景下结合中西方文化差异浅谈“网络新词”翻译技巧及流行趋势

“互联网”是新时代网络发达的产物,它构成了新的社会形态,“互联网+”则是互联网思维的又一先进体现。在日新月异的今天,全球化也将人们串联在一起,交流方式也有很大的不同,从书信到信息,乃至互联网的应用,语言也在不断地进化。“网络新词”作为进化的产物,符合当下的时代潮流,逐步走进大众的视野并受到热烈关注及使用,得到人们的喜爱。本文采用数据分析、对比等方法,浅析“网络新词”的翻译技巧及流行趋势,以促进中西方文化交流。     

网络团购中大学生对竹制体育用品购买意愿的影响因素

电商市场的快速兴起,不仅改变了传统营销模式,而且逐步延伸出一套全新的线上环境中消费者与市场的衔接方式,从而在一定程度上促进了市场供需架构的优化。网络团购能够最大化提升消费交易量,这种消费方式从无到有、从小到大的发展过程中,这些追求时尚且能够快速适应新鲜事物的大学生消费群体,其消费主张已直接影响市场走向。     

基于MFO-LSTM的母猪发情行为识别

及时准确识别母猪的发情行为可以有效增加受胎率和产仔量,对提高养殖企业的繁育水平和经济效益具有重要意义。该研究针对生猪养殖过程中母猪发情行为识别存在主观性强、智能化水平低、假警报和错误率高、识别不及时等问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)优化长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的母猪发情行为识别方法。利用安装在母猪颈部的姿态传感器获得母猪姿态数据,然后使用姿态数据训练MFO-LSTM姿态分类模型,将母猪姿态分为立姿、卧姿和爬跨3类。通过对姿态分类结果进行分析,确定以爬跨行为和活动量2个特征作为发情行为识别依据,使用MFO-LSTM分类算法判断母猪是否发情。以山西省太原市杏花岭区五丰养殖场的试验数据对该方法进行验证,结果表明,该方法在以30 min为发情行为识别时间时的识别效果最好,发情行为识别的错误率为13.43%,召回率为90.63%,特效性为81.63%,与已有的母猪发情行为识别方法相比错误率降低了80%以上。该方法在保证识别准确率的情况下有效降低了错误率,可满足母猪养殖生产过程中发情行为自动识别要求。     

大学生网络词典使用情况及对其自主学习能力的影响

网络词典由于其查询速度快、词汇量大等优点,大学生普遍使用。网络词典本身也存在弊端,大学生作为具有自主能力的学习者,如果能在教师的指导下正确全面地使用网络词典,取其精华去其糟粕,将有效促进其自主学习能力的培养和提高。本文根据调查问卷结果及采访内容,总结大学生网络词典的使用情况,在此基础上提出教师如何引导大学生正确全面地使用网络词典,从而促进其自主学习能力的培养和提高。     

基于环境变量的中国土壤有机碳空间分布特征

研究中国土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)的空间分布特征对SOC储量估算以及农业生产管理具有重要意义。以全国第二次土壤普查2473个土壤典型剖面的表层(A层)SOC含量为研究对象,探寻地形、气候和植被等环境因素对SOC空间异质性分布的影响;以普通克里格法为对照,利用地理加权回归、地理加权回归克里格、多元线性回归和回归克里格模型建立SOC空间预测模型;并分别绘制了中国SOC的空间分布预测图。结果表明:(1)SOC含量与年均降水量、年均温、归一化植被指数、高程以及地形粗糙指数呈极显著相关关系;(2)平均绝对估计误差、均方根误差、平均相对误差和皮尔逊相关系数等模型验证指标表明地理加权回归的预测精度优于其他模型,可以更好地绘制SOC在大尺度上的空间分布特征;(3)较高SOC含量主要分布在研究区东北部、西南部以及东南部,而西北部SOC含量普遍偏低。本文以期从大尺度上探讨土壤属性与环境变量之间的相关关系,为全国土壤属性的空间制图提供一定的解决方案和思路。     

砾石对石灰土表面干缩裂隙发育特征的影响

[目的]研究砾石粒径及含量对石灰土表面干缩裂隙发育特征的影响,为探索喀斯特地区的水土流失机理提供参考依据。[方法]通过室内模拟试验和数字图像处理技术,研究了砾石粒径(2.0～5.0 mm和5.0～12.5 mm)和砾石含量(0%,10%,20%,30%,40%)条件下的石灰土表面干缩裂隙特征。[结果]①无砾石石灰土平均表面裂隙率仅为3.03%,含砾石石灰土具有更大的表面裂隙率,在大粒径(5.0～12.5 mm)高含量(40%)条件下,表面裂隙率最大,达到8.66%;②当砾石含量增加时,裂隙的形态变得细小且密集,小粒径砾石会使裂隙网络更复杂;③大粒径(5.0～12.5 mm)条件下的土壤表面裂隙率与砾石含量成正线性相关,而小粒径(2.0～5.0 mm)条件下的裂隙率与砾石含量成负线性相关;④砾石会成为裂隙发育的基点,每个砾石颗粒周围都有可能产生围绕砾石或是向外延伸的裂隙。且在砾石形态的棱角处,容易产生向外延伸的裂隙。[结论]石灰土中存在砾石会导致表面裂隙率提高,弱化土体的抗侵蚀能力,是石漠化治理不容忽视的问题。     

明胶骨原料碳、氮稳定同位素的地域性差异研究

为探讨不同地域来源的明胶骨原料中碳、氮稳定同位素的分布特征及其相关性,本试验采用元素分析-稳定同位素比率质谱仪测定了广西、内蒙古和山东3个主产区的牛骨样品及当地牧草饲料样品中的¹³C和¹⁵N同位素组成,并结合线性回归讨论了牛骨样品中δ¹³C和δ¹⁵N值的相关性与牛食谱组成的关系。结果表明,广西地区骨样品中δ¹³C和δ¹⁵N值的相关性较好(R²=0.401 8),而内蒙古和山东地区骨样品中δ¹³C和δ¹⁵N值的相关性较差(R²<0.1),反映了3地牛食物的来源稳定性及主要成分存在明显差异,对各地牛食谱结构推测的结果与实际牧草饲料样品中δ¹³C和δ¹⁵N值的地区分布规律也较为一致。本研究初步揭示了明胶骨原料中碳、氮稳定同位素产生地域性差异的原因,不仅为动物生态学研究提供了有益信息,更为动物制品产地溯源研究提供了新思路。     

考虑植株氮垂直分布的夏玉米营养诊断敏感位点筛选

探明夏玉米氮素营养生化指标(叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片氮含量和叶片氮积累量)与叶片SPAD值垂直分布特征及两者间定量回归关系,确立基于叶绿素仪的夏玉米氮营养无损诊断敏感叶位和叶片部位,以实现氮营养时空变化的快捷和精准监测。利用2018-2019年连续2季不同氮营养水平下夏玉米关键生育期主茎各叶位(顶1叶~顶12叶,TL1~TL12)和叶片部位(每张叶片从叶片基部开始根据叶片长度每20%分为1个测试区间) SPAD值及氮营养指标数据,研究基于偏最小二乘(partial least square, PLS)回归模型的夏玉米不同位点SPAD值与氮营养指标间关系,确定可稳定指示夏玉米氮营养空间异质性变化的敏感叶位及叶片部位。结果表明,不同叶位间夏玉米叶片SPAD值和氮营养指标于植株间分布均呈典型的"钟型"特征,至TL5或TL6时达至峰值。同一叶位不同部位间SPAD值由20%至100%位点时则逐步升高,且80%~100%位点间无显著差异(P>0.05)。PLS分析结果显示,夏玉米不同叶位SPAD值与氮营养指标间模型精度决定系数(coefficient of determination, R2)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)范围分别为0.693~0.821和1.425~2.744。不同测试位点R2和RPD值范围则分别为0.660~0.847和1.607~2.451,满足模型精确诊断需求。此后,基于PLS模型中各叶位和叶片部位无量纲评价指标变量重要性投影值(variable importance for projection,VIP),确定顶4叶(TL4)完展叶60%~80%区间为夏玉米氮营养诊断的敏感区域,VIP值均高于临界值1.40,预测效果较为理想。研究可为实现氮营养的高效、快捷诊断和精准施氮提供参考。     

基于农田管理分区的制种玉米产量估算与限制因子评价

为了提升规模化农田不同管理分区的玉米产量,实现精准管理,该研究使用相关成分回归法(Correlated Component Regression,CCR),考虑地形因素(高程)、土壤理化性质(砂粒、粉粒、黏粒、容重、土壤含水率、土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮、电导率)11个因子,评估规模化农田和聚类分析得到的3个管理区(M1、M2和M3)内产量的限制因子,并在不同分区内建立产量估算模型。模型验证结果表明:未分区的情况下,产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、土壤有机碳、土壤含水率、速效氮和全氮,经验证,产量估算模型的决定系数(R~2)为0.70,标准均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,nRMSE)为0.21。分区后,M1的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、黏粒、速效氮、电导率、全氮和全磷,M2的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒和土壤含水率,M3的产量限制因子为高程、土壤砂粒、黏粒和电导率,产量估算模型的精度高(经验证,0.71R20.83,0.16nRMSE0.18)。对农田进行分区管理,并根据各管理区内作物产量的限制因素制定分布式管理策略,可以更具针对性地提升作物产量。