【摘 要】
:
新的国家形象构建要求及外交理念赋予我国外交话语一些新特征,译者在翻译外交话语过程中应注意如下几点:内外有别,确保译文可读性;政治正确,维护国家利益;活译隐喻,增强传播效果;负载文化,提高文化软实力。
【基金项目】
:
2020年度湖南省社会科学成果评审委员会课题“国家形象建构视阈下中国外交新词新语及其英译研究”的阶段性研究成果,项目号:XSP20YBC285;
论文部分内容阅读
新的国家形象构建要求及外交理念赋予我国外交话语一些新特征,译者在翻译外交话语过程中应注意如下几点:内外有别,确保译文可读性;政治正确,维护国家利益;活译隐喻,增强传播效果;负载文化,提高文化软实力。
其他文献
党的十九届六中全会为我国开启全面建设社会主义现代化国家新征程提供了强大精神动力,青年应当认识到担当使命是实现个人价值的必然要求,是践行中国梦的时代需要,是应对世情变化的理智选择。马克思主义经典作家以及马克思主义中国化的理论成果为青年担当使命提供了理论基础,国家提供的良好环境和中国共产党的担当精神为青年担当使命提供了现实基础。综合而言,青年应当从认知青年使命、培养爱国情怀、坚定理想信念、提高知识品行
在美军重回大国竞争战略,推进“穿透型制空(Penetrating Counter Air, PCA)飞机”和“穿透型电子战(Penetrating Electronic Warfare, PEW)飞机”项目之际,从军事理论角度,首先分析了全光作战的军事需求及应对策略,梳理了全光作战理念和作战流程,并对全光作战关键技术进行了分析;最后对全光作战链路未来的应用前景进行了探讨。通过分析军事需求,引出全光
以沉淀法及硅烷化反应先合成Fe3O4-SiO2磁性粒子,再通过酰胺化反应制备出羧基化磁性Fe3O4复合材料(Fe3O4-SiO2-COOH)。利用FTIR、XRD、VSM和SEM对其结构进行表征,并研究了Fe3O4-SiO2-COOH复合材料对Pb2+的吸附性能。试验结果表明,在pH值为5,温度为55℃,时间为120 min,Pb2+溶液的初始浓度为0.01 mol/L,Fe3O4-SiO2-CO
从道德与法治试题分析入手,把握试题命制所强调的情境及其问题设计、关键能力的考查和导行引领,深入理解“教-学-评”一致性,在日常教学情境创设中注重关联真实生活、强化问题逻辑,为学生提供思维支架,指向问题解决能力的提升,实现素养导向的道德与法治教学转型。
由于检测的疲劳特征参数比较单一,目前市面上疲劳检测系统普遍存在检测准确率不高的问题。基于此,提出以采集眼部疲劳特征为主、嘴部与头部疲劳特征为辅的多面部特征融合的疲劳检测方法,增加了疲劳特征参数的提取。首先采用Dlib库中人脸68个关键点的dat模型库及视频中的人脸,提取驾驶员面部68个特征点及其坐标,然后利用特征点中存储的信息计算EAR、MAR、HPE的数值,根据设定的条件阈值来判断其是否疲劳。试
前列腺癌(prostate cancer,PCa)是好发于老年男性恶性肿瘤之一,占男性恶性肿瘤发病率的第2位,死亡率的第6位。而PCa的疾病预后与其早期诊断密切相关。近年来,关于PCa的早期筛查与诊断的多有研究,但具体并未予以一个完全统一的共识。故本文将从多方面PCa的筛查指标及辅助检查作一综述,以指导PCa的早期筛查与诊断。
QB特低渗凝析气藏衰竭开发30多年采出程度仅6.1%,需要注气保压改善开发效果。目前国内高渗气藏注气保压技术难以适应于特低渗气藏,因此以QB特低渗气藏为对象,开展了针对性的关键技术研究。创建了国内首个特低渗凝析气藏注气能力图版,并得到了矿场试验的验证。该图版为注气目标筛选、注气方案设计、注气设备选型提供了技术支撑;制定了裂缝气藏注采井网部署对策;优化了注气模式和动态监测时机;量化了注气参数;预测了
目的 在痴呆的研究中,血管性痴呆(vascular dementia, VD)动物模型被广泛应用于中医药和西医的研究,而该模型的应用常缺少一些重要环节,结合文献为该模型在研究中的应用提供有价值参考。方法 从动物选择,造模前筛选,模型制备,模型鉴定,评定方法五方面展开论述。结果 只有做好研究中的每一个环节,方能确保实验顺利而有序进行,最终得到可靠的实验结果。结论 在VD动物实验研究中,要考虑到模型动
为减少疲劳驾驶给道路交通带来的安全隐患,本文以驾驶员人体姿态为研究对象,分析驾驶动作变化与驾驶员疲劳状态之间的联系,提出基于空时特征与人体姿态的驾驶员疲劳检测模型。首先,以改进的Simple Baselines网络定位驾驶员骨架关键点(空间特征);其次,分析驾驶过程中人体姿态的变化特点,依据“高内聚、低耦合”的原则将人体关键点模块化,以此为基础设计多个与驾驶员疲劳驾驶相关的特征表示;最后,引入滑动
驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一,因此提出了基于深度学习和面部多特征融合的驾驶员疲劳检测研究方法;首先采用多任务级联卷积神经网络MTCNN(multi-task convolutional neural network)结构进行面部检测和特征点定位,并利用Dlib工具包中的面部68个地标,提取驾驶员面部的特征参数;其次,基于眼睛纵横比(EAR),眼睛闭合百分比(PECLORS)和嘴巴高宽