摘要：为进一步提升英语翻译机器人在交互过程中的翻译准确度,提出一种基于多传感器数据的虚拟现实交互自动化系统。首先,通过多种传感器采集用户的交互行为,并通过基于k最近邻算法与情景记忆的持续学习算法(简称KNN-EMAR算法)挖掘用户行为中的情感信息;再将情感信息以标签的形式融入待翻译的源语言的文本信息中,从而通过情感标签提高翻译机器人对用户表述内容的理解程度,提高英语翻译机器人翻译结果的准确度;最后利用虚拟现实技术,将用户交互行为转换为动画,并以用户交互动画+翻译语音的形式展示翻译结果。结果表明,KNN-EMAR算法可从用户交互行为中精准地挖掘出用户情感信息,且挖掘准确率可达到99.23%;情感信息的加入,使英语翻译结果的BLEU指标值和METEOR指标值得到明显提升,具有更好的英语翻译准确度;该系统可正常运行,输出用户交互动画+翻译语音的翻译结果,在跨语言教学中具有一定的实际意义。

摘要：以木屑与硫磺颗粒为填料,设计了混合营养体系的反硝化滤柱,探讨装置在处理低C/N废水时,不同HRT和进水NO_(3)^(-)-N浓度对脱氮效果的影响。结果表明:木屑的稳定释碳速率为0.377 mg/(g·d),浸出液主体成分为酰胺类有机物和有机酸。在进水NO_(3)^(-)-N为中浓度水平(20 mg/L左右),HRT分别为8,4,2,1,0.5 h时,TN去除率分别为50.4%、33.71%、21.63%、12.93%和8.03%,NO_(3)^(-)-N去除率分别为66.9%、56.27%、0.5%、22.2%和18.1%。过程中出现了明显的NO_(2)^(-)-N积累,最大累积量为7.184mg/L。木屑-硫磺填充床生物滤柱在低浓度水平(10 mg/L左右)下表现出良好的脱氮效果,HRT=2 h时,NO_(3)^(-)-N去除率最高可达到85.62%,TN去除率稳定在40%左右。木屑和硫磺作为混合填料,可以为异养和自养反硝化细菌提供能源,同时平衡系统的pH值,有效地通过反硝化作用实现对NO_(3)^(-)-N的去除。

摘要：本研究将外语教学理论“产出导向法”应用于基础英语课堂教学中,结合教材、专业和学情分析,按“驱动、促成、评价”三个教学流程进行单元教学设计和教学实践,通过设计一系列难度递增的教学任务和活动,呈现如何在课堂实践中有效实现“观点、语言和结构”的促成,展示促成环节所遵循的“渐进性、准确性和多样性”原则,拓展课堂教学的深度、广度和温度,真正意义上实现“学用一体”,同时为“产出导向法”在英语专业课程思政教学中的适用性提供参考。

摘要：以西安翻译学院英语专业(商务方向)专业限选课"外贸英语函电"的改革为例,本研究从教学内容、教学方法以及教学评价等方面展开探索与实践,以外贸岗位职业能力为核心设计课程内容,通过改变传统授课方式、解构学科知识体系以及重构工作过程,达到突出课程应用性、培养应用型人才满足经济社会发展需要的目的。