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题名解析《威尼斯商人》中夏洛克的人物形象
被引量：9
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作者
张康静
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机构
福建师范大学外国语学院
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出处
《十堰职业技术学院学报》
2012年第1期82-84,共3页
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文摘
《威尼斯商人》是莎士比亚的一部著名喜剧。其中夏洛克这个人物给读者留下了深刻印象。本文以一个积极的角度来对夏洛克进行分析。诚然,从表面上看,夏洛克是一个十足的恶棍,但如果我们对其社会背景进行仔细分析,很容易会发现这样的观点太过片面了,我们应该以一个公平的角度来看待他。
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关键词
夏洛克
性格
公平
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Keywords
Shylock
character
justice
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分类号
I106.3
[文学—世界文学]
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题名基于“互联网+”三位一体的商务英语教学模式研究
被引量：6
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作者
张康静
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机构
闽南理工学院外国语学院
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出处
《普洱学院学报》
2019年第6期107-108,共2页
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文摘
运用理论与实际相结合的方式,结合互联网应用现状,围绕商务英语三位一体教学模式的构建展开研究,具体包括线上教学、线下教学以及交互教学,以期对商务英语教学模式的构建提供一定的借鉴,进而推动教学质量和效率的有效提升。
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关键词
英语教学
三位一体
商务英语
“互联网+”
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分类号
G434
[文化科学—教育学]
H319.3
[文化科学—教育技术学]
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题名基于趋势分解和IOWA算子的组合预测模型
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作者
张康静
陈兆言
刘德志
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机构
安徽财经大学统计与应用数学学院
安徽财经大学数量经济研究中心
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出处
《喀什大学学报》
2024年第3期23-29,共7页
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基金
安徽省科研编制计划项目“levy过程驱动的神经网络建模下货币数字化支付系统稳健性研究——人员绩效”(2022AH050608)
安徽财经大学科研项目“T-S模糊神经网络建模下货币数字化支付系统的镇定和稳健性研究研究成果”(ACKYA22001)。
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文摘
不同的数据有着自身的不同特性,对于时序数据而言,数据往往有着与时间相关的趋势,通过分解这种趋势,并对趋势和趋势以外的部分分别进行预测再组合,可以得到更好的预测结果 .选用2013年1月4日—8月11日的人民币对美元的汇率数据进行实证检验,分别采用灰色预测模型、ARIMA模型、LSTM模型以及它们的组合模型对数据进行预测,实证分析结果表明,基于趋势分解和IOWA算子的组合预测模型相较单项预测而言有着更良好的预测精度.
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关键词
组合预测
IOWA算子
灰色预测
ARIMA模型
LSTM模型
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Keywords
combination forecast
IOWA operators
gray prediction model
ARIMA model
LSTM model
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分类号
F820.4
[经济管理—财政学]
F224.0
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题名建材产品检测中存在的问题及改进措施
被引量：2
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作者
张康静
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机构
萧县市场监督检验所
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出处
《大众标准化》
2021年第7期236-238,共3页
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文摘
质量合格的建材产品是工程质量的重要保证,因此对于建材的检测也是质量安全监督的重要内容。从建材产品的检测工作开展情况来看,总体来说都能很好地做到公平公正以及真实,相关的检测方法和技术都趋于成熟,但是在建材产品检测过程中仍然存在诸多的问题,诸如弄虚作假、细节把控不足、检测人员水平有限等情况,通过对问题的分析提出了相应的改进措施,保证检测的真实性和准确性。
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关键词
建材产品
质量
检测
措施
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分类号
F42
[经济管理—产业经济]
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题名外国文学作品欣赏教学改革探究——以《荆棘鸟》为例
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作者
张康静
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机构
闽南理工学院
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出处
《湖南城市学院学报（自然科学版）》
CAS
2016年第5期423-424,共2页
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基金
福建省中青年教师教育科研项目(项目编号:JB13388S)
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文摘
考林·麦卡洛(Colleen Mc Cullough)是澳大利亚当代文学的代表人物。她的代表作《荆棘鸟》刻画了澳洲大陆早期移民家庭的发展,其中以对女性的描写见长。本文以新历史主义的观点出发,研究《荆棘鸟》中三代女性意识发展。
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关键词
考林·麦卡洛
荆棘鸟
新历史主义
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Keywords
Colleen McCullough
The Thorn Birds
new historicism.
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分类号
H191
[语言文字—汉语]
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题名基于IOWGA算子的生态足迹组合预测模型研究
- 6
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作者
陈兆言
张康静
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机构
安徽财经大学统计与应用数学学院
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出处
《价值工程》
2023年第33期124-126,共3页
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基金
安徽省科研编制计划项目(2022AH050608)
安徽财经大学科学研究基金项目(ACYC2021407)
安徽财经大学科研项目(ACKYA22001)研究成果。
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文摘
随着经济水平的不断发展,我国生态资源与环境正面临着巨大的压力与挑战。作为衡量自然生态资源与环境状况的重要指标,生态足迹的准确预测对于制定自然资源保护与环境治理政策具有重要意义。本文基于2003至2014年安徽省各生物资源及能源消费量,计算了各年人均生态足迹,并采用灰色GM模型、长短期记忆神经网络模型、差分自回归移动平均模型作为单项模型进行预测,建立了基于诱导有序几何加权平均算子(IOWGA)的人均生态足迹组合预测模型,并将组合预测模型与单项预测模型进行比较。结果表明,组合预测模型对人均生态足迹的拟合程度较好,具有较高预测精度。
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关键词
生态足迹
时间序列
灰色预测
神经网络
ARIMA
IOWGA算子
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Keywords
ecological footprint
time series
gray prediction
neural network
ARIMA IOWGA operator
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分类号
X22
[环境科学与工程—环境科学]
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