话语权视阈下双边口译员翻译行为研究

双边口译员的角色或立场描述已从传统观念认为的"隐身""传送带""管道"等转变成"显身""交际促成人""文化斡旋人"等更为宽泛的解释.究其原因,前人所做的研究大都以译员角色为载体,从目的论、话语分析或跨文化交际的角度进行分析.文章则试图以翻译行为为载体,结合口译案例,从话语权的角度对该问题进行阐释,研究结果表明:译员对交际目标的把握是保证话语含意推理正确的关键,其推理结果会产生不同的翻译行为,包括语义行为、语用行为和功能翻译行为.     

事件、脆弱性与中小企业适应能力

新冠疫情的冲击放大了中小企业的脆弱性.中小企业需要对外部事件冲击进行持续跟踪和评估,同时培育短期应急管理能力和长期适应能力.根据事件系统理论,外部事件在时间、空间和强度上存在差异,并对员工个体、团队、组织和外部环境等不同层面产生了不同的影响.在不同事件特征维度下中小企业脆弱性产生的管理区域不同,进而影响其相应的管理工具选择.中小企业应根据事件特征及企业脆弱性区域,制定短期和中长期应对策略.     

数字经济时代我国税收征管法律制度的改良路径

我国传统自然人税源管理制度和国际税收管辖权划分规则因经济数字化冲击暴露出既存缺陷。通过借鉴域外国家和国际合作组织的税制改革措施和提案，我国可尝试建立自然人数字税务账户，完善自然人纳税申报制度，并从实体法和程序法两方面修缮配套税收征管法律。同时，根据国际税收环境的变化分别采取短期、远期方案构建数字服务税制，引入数据存在原则作为判别常设机构的新标准，并重新考量利润分配的要素权重，以防止数据价值流失，维护国家税收主权。     

随机需求环境下联产品系统价格与产量决策研究

基于固定比例生产技术和多产品随机需求的情形,研究了联产品制造商的两阶段产量和价格联合优化模型。通过反向倒推的优化求解,得到了联产品制造商的最优产量和价格决策以及变化规律。同时研究了需求服从均匀分布时,需求波动对均衡的影响。研究结果表明,在订货成本较低和一种产品的需求波动性较大时,当另外一种产品的波动增大,则该产品的最优订货量增大,同时价格下降。借助数值仿真,分析了价格敏感度和产出比例对最优决策和利润的影响。结果表明,在给定一种产品的价格敏感度时,另外一种的价格敏感度越大,那么该产品的价格就越低,制造商的订货量就下降。当一种产品的产出比例固定时,另一种产品的产出比例上升时,则该产品的价格下降,制造商的订货量下降,总利润上升。     

《麦克白》咒语现象解析

咒语现象是《麦克白》整出戏剧极富魅力的表现元素。它既为剧本奠定了一种神秘而阴森的基调,同时确定全局总纲,为剧情发展起到重要的推动作用。咒语与主人公的性格、行为以及内心活动、命运走向息息相关,并最终导致麦克白命运悲剧的发生。集众恶于一身的女巫是咒语现象的主体,艰深晦涩、言辞激烈的诗体是咒语的具体表现形式,咒语的预言性质笼罩全篇,影响着人物的内心恶念,推动剧情发展,成为贯穿全剧始终的主题线索。     

《银狐》民间文学叙事的现代言述

《银狐》是郭雪波在对民间传说和历史资料整合的基础之上创作而成的。作者通过叙述常年栖息于科尔沁草原的一只银狐与人类、现实的关系和冲突,构成了小说内在叙事张力。虽说目前学术界已经开始关注这部小说内容、题材和创作方法的民间特色,但从叙事学的角度,在民间语境中对它予以观照的甚少。因此,有必要对小说的民间性叙事特做纵深拓展。也就是说,从小说的民间资源和叙事策略,探讨民间叙事的内在意蕴。     

法律修辞的论证视角

如今人们对"修辞"往往有一种误解,认为修辞只不过是实际生活中的文字修饰,甚至是一种"为了说服而说服"的"毒药般"方法或手段。究其原因:一是对修辞研究领域的认识不清导致的概念混淆和曲解;二是在研究和分析修辞时放弃了以论证为基础的传统。现实情况是法律修辞无法避开这种贬义性评价之厄运。事实上,如果回归到古希腊罗马时代,不难发现法律修辞并非追求那种完全置法律论证不顾、一味追求"为了说服而说服"的"华而不实"、"浮夸连篇"、"玩弄词藻"的说服技艺,而恰恰是建立在法律论证基础之上的修辞。     

基于改进k-prototypes算法的Web日志分析系统的设计与实现

设计了一个基于改进k-prototypes算法的Web日志分析系统,结合学校网站采集的数据针对相关技术算法进行了应用及分析.     

精神回溯与意象精研的本质书写--林雪诗歌评论

林雪是当代汉语诗歌的重要诗人，她“在心为志，发言为诗”，诗风大气沉郁。她近期的诗歌，情怀与思辨相互倚重、酵化，介入生活与提炼心性同步发力，题材多样，手法多变，情感收放自如，气韵放达从容。她对现实的观照，对时空的架构，对存在的开掘，都呈现出一种新的气象。她自觉地从先期女性主义诗写中觉醒，到如今的清澈中隐显尘世的味蕾，对生活细节和感念触觉的精妙镂刻，以及对世道人心的专注和细致打量。     

汇率货币模型的非线性协整关系检验——基于深度GRU神经网络

本文采用深度门控循环单元（GRU）神经网络探讨三种汇率货币模型（弹性价格、前瞻性和实际利率差模型）的非线性协整关系。GRU技术在深度学习中具有智能记忆、自主学习和强逼近能力等优点。为此，本文运用该技术对6组典型浮动汇率制国别数据进行了非线性Johansen协整检验。结果表明，汇率与宏观经济基本面之间存在非线性协整关系，从而说明了货币模型在非线性条件下的有效性，以及先进的深度学习工具在检验经济理论中的优势。