“唯文化隐喻”的辨认和理解困难及翻译策略——《圣经·雅歌》1、2章六个译本中的隐喻翻译处理

异质文化隐喻，特别是“唯文化隐喻”，即根植于某个文化群体，与该文化群体的生存经验、信仰和价值观念紧密联系的隐喻，对译文读者在辨认和理解上构成较大难度。对北京一所重点大学大一学生有关《圣经·雅歌》1、2章里的隐喻进行的辨认和理解测试，证明了这个假设。通过对《圣经》六个译本中这两章隐喻译文的分析，描写译者在翻译“唯文化隐喻”时通常采取的五个策略。     

大规模邻域搜索算法求解时变车辆调度问题

对时变网络车辆调度问题提出一种满足先入先出准则的时变处理方法,并建立相应的数学模型,提出一种基于大规模邻域搜索技术的智能优化算法进行求解,算法顶层采用动态规划算法搜索环状交换邻域以得到每辆车的最佳服务顾客集合;底层设计动态搜索算法用以安排每辆车的最佳服务路线.在此基础上提出顶层加入虚拟顾客和底层嵌入insert两类改进策略.通过实验仿真比较,验证了所提算法的有效性.     

关于构建旅游公共信息服务系统的思考——基于智慧旅游视角

旅游公共信息服务系统是智慧旅游建设的核心内容,也是解决和满足民众海量个性旅游需求的必然选择。在旅游日益大众化、个性化的趋势下,构建旅游公共信息服务系统势在必行。旅游公共信息服务系统包括四个子系统,即旅游公共信息平台系统,旅游信息指示系统,旅游交通服务系统和旅游咨询服务系统。通过这四个子系统的构建,可以满足游客对信息的方便查询以及自助游和自驾游游客对旅游信息的个性化需求。     

轨道衡超偏载检测系统设计与实现

设计了轨道衡超偏载检测系统。利用列车车号识别系统自动识别车辆信息,车辆上衡后通过定位系统将其准确定位在衡器的中间位置上,在装车过程中实时显示车辆偏载信息,便于及时采取措施纠正偏载问题。详细描述了轨道衡超偏载检测系统的设计方案、主要功能模块及软件系统开发中的几个关键技术。     

智能校园软件开发的几种技术和实例

讨论了在智能校园软件开发过程中采用流式多媒体、文档数据库、工作流等新技术来实现网络电视、知识管理系统、公文流等应用的技术特点,并给出了开发实例.     

人工智能时代的中国司法

如今人类已进入人工智能时代，人工智能的迅猛发展影响到人类生活的各个方面，司法也不例外。我国的司法改革和实践尽管已经取得了很大成就，但在司法公正、公开、效率和便民等方面仍有改进空间。人工智能所具有的防范冤假错案、提高司法效率、预防司法腐败、保证司法公开公正、提升司法公信力等价值，使其既有必要又有可能应用于我国的司法改革和实践。人工智能在我国司法改革和实践中的应用深刻地改变了传统的司法观念和工作方式，人们比任何时期都更接近高效、透明、便民的司法，感受到司法带来的公平、正义、便捷、高效。人工智能是一把“双刃剑”，它所具有的两面性同样会影响到其在司法改革和实践中的应用，我们应通过技术、法律等手段使其不断完善和规范，从而更好地为我国的司法改革和实践服务。     

浅析体育游戏在高校体育教学中的意义

本文从体育游戏在体育教学过程中的运动生理和心理的影响入手,分析了体育游戏在体育教学中的地位和作用。并指出运用体育游戏时应掌握的原则和方法。高校体育教学可以利用体育游戏促进学生全面发展身体素质,提高运动能力和掌握知识技能;有助于学生养成良好的道德情操,勇敢顽强、诚实自制、团结互助的意志品质和集体主义精神。     

一类网络扩张的机会约束模型与算法

在不确定环境中的机会约束下,怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量,而使网络瓶颈扩张的费用最小.带有随机单位扩张费用的网络瓶颈容量扩张问题,可以根据一些概率机会约束规则,列出它的机会约束规划模型的通用表达式.将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法和遗传算法合成在一起,设计出该问题的混合智能通用算法.最后,给出数值案例.     

带货物权重的车辆路径问题及遗传算法

考虑一个分销中心、多个零售商组成的分销网络系统中具有柔性车辆能力的带货物权重的车辆路径问题.并根据车辆的满载情况采用了不同的运输策略,即单点运输和多点运输方式.在多点运输方式下,与以往诸多研究不同的是,文章建立了一种基于货物权重的VRP模型——WVRP,即在安排车辆线路时每个零售商的货物需求量也作为一个因素考虑,尽可能使车辆优先供货需求量较大的零售商.最后,针对问题的性质,开发了一种基于划分的遗传算法PB-GA对问题进行求解,并与一般遗传算法及常用的启发式算法进行了分析比较.     

竞争决策算法及其在车辆路径问题中的应用

在分析自然界各种竞争机制和人类社会决策原理的基础上,利用竞争造就优化和决策左右结果的特性,提出了一种能广泛应用于组合优化难题的新型算法———竞争决策算法(CDA),并给出了CDA的通用模型.车辆路径问题(VRP)是一个著名的NP难题,也是物流领域内一个重要的调度问题,利用CDA的通用模型设计了一个针对VRP的快速求解算法,并用该算法求解了VRP标准测试库中的实例,经过大量数据测试和验证,获得了令人满意的效果,其中部分问题的解优于目前公布的最好解.