旅游英语的语言特色

<正>1.旅游英语商务书信的语言特点。现代科技一日千里,通讯手段也越来越先进,但是书信以其方便、正式与自由的特点仍展现出无穷魅力。根据通信的对象不同,英文书信大致分为事务书信或公函和私人书信两大类。旅游英语书信属于业务书信范畴,语气比较正规,主要包括申请护照和签证的函件、旅游饭店英文业务书信、旅行社业务书信、预定旅行机票、船票、车票的函件、游客投诉与有关部门处理的函件、失物招领的信件、催收书信、感谢信、祝贺信及介绍信等方面的内容。旅游商务书信结构完整,由六个基本部分组成:1.信头2.信内地址3.称呼4.正文5.结束敬语6.签名。在忙碌的现代社会,一封具有效力和竞争力的旅游业务书信能体现出七点原则:明了;简洁;礼貌;个性;完全;正确;坦率。     

基于纹理特征与MODIS NDVI时间序列的耕地面积提取研究

[目的]耕地是粮食安全的重要前提与保障,通过对MODIS时间序列数据的特征分析和提取,讨论了在大尺度条件下的耕地面积提取的可行方法,以期为当地合理利用耕地资源进行农业生产规划与布局提供参考。[方法]文章以呼伦贝尔市为研究区域,选择MOD13Q1为数据源,采用Savizky-Golay滤波方法对MODIS-NDVI时间序列进行滤波处理,并分析各地物间的时间变化特征,最后结合纹理特征信息进行CART决策树分类的结果比较。[结果](1) MODIS-NDVI时间序列能较好的区分不同的土地利用类型;(2) Savizky-Golay滤波降噪能够明显提高分类精度;(3)纹理特征的加入进一步反映地物间差异性;(4)该方法的总体分类精度为83. 72%,Kappa系数为0. 789,其中耕地的提取准确度为86. 33%。[结论]纹理特征使数据像元间的灰度相关性更加丰富,并通过提高像元之间的差异改善结果的精度。该文结果为进一步利用MODIS数据进行土地利用信息与农业资源调查提取提出了新思路。     

基于改进AdaBoost算法的动态不平衡财务预警模型

研究目标:构建动态不平衡财务预警模型以同时处理概念漂移和数据分布不平衡问题。研究方法:在改进AdaBoost算法的基础上,以代价敏感支持向量机为基分类器构建ADA-CSSVM-TW模型,并利用我国2010～2020年制造业公司数据进行分析。研究发现:ADA-CSSVM-TW模型可显著提高预测准确率,性能良好,模型稳健。研究创新:将代价敏感支持向量机作为改进AdaBoost算法的基分类器,建立动态不平衡预警模型。研究价值:对我国上市公司有效防范财务困境具有重要的理论价值和现实意义。