英语阅读方法和能力的研究与指导

本文试从英语阅读的心理与习惯，对阅读中所遇到的新、生词汇的处理及阅读方法与技巧几个方面来论述，加强学生英语阅读能力及提高学生的综合素质。     

个人防护用品英语术语的构成与翻译

本文结合个人防护用品英语术语的实例和英语构词法，分析了这一专门领域中英语术语的构词特点及其与汉语术语的区别，并提出相关的翻译方法。     

基于文本挖掘的煤矿安全隐患管理研究

为探寻安全隐患的内在特征,加深安全管理人员对安全隐患的理解,提升安全管理效率。以潞安集团司马煤业有限公司2009—2015年安全隐患记录为数据源,利用Word2Vec模型构建安全隐患词向量模型,从模型中获取各类安全隐患主要相关词,利用桑基图解释安全隐患在不同隐患地点、生产作业单位的特征分布,并进一步揭示相关安全隐患的细节特征。结果表明:词向量模型能有效发掘安全隐患特征,桑基图能突出呈现安全隐患的关键信息流动。上述措施有助于管理人员深刻理解安全隐患数据中蕴含的潜在规律,为煤矿安全隐患排查治理工作提供依据,指导安全管理实践。     

例谈在高中英语教学中提高学生词块的学习和应用

本文阐述高中英语词块教学中如何增强学生对英语词块的学习和应用,包括明确英语词块的含义和特点,提高学习和应用词块的途径等,通过教学案例深入剖析英语词块教学的层层引导,从而提高学生的语言表达能力,发展综合语言运用能力。     

干啥要学啥 干啥要像啥——记辽源市安监局局长解树义

去年3月初,50多岁的解树义被任命为辽源市安监局局长。虽然以前从未接触过安监工作,对安监整体工作既陌生又外行,然而,在到任短短不到一年的时间里,他不但对全市安全生产工作了如指掌,对全市规模以上企业情况如数家珍,但将自己由外行变为内行。而且经过全市上下的共同努力,2014年全市安全生产工作取得好成绩,全市死亡事故人数低于国家控制指标的50%以下,并杜绝重伤事故,轻伤事故率大幅度下降,排在全省同级市(州)的先进行列,创历史最好水平。     

页岩气压裂作业人因失误结构化辨识方法研究

为提高页岩气压裂作业人因失误辨识结果的全面性和针对性,建立一种结构化的人因失误辨识方法。通过概括辨识阶段的作业流程,建立作业人员行为模型,概述作业人员的行为阶段。利用筛选出的引导词辨识行为阶段人因失误。将该方法应用于页岩气压裂过程的替液阶段。结果表明,用引导词能明确辨识方向,减少头脑风暴时间以及对专家知识的依赖;辨识过程的动态调整能改善认知可靠性,使更多人因失误模式(与传统CREAM方法相比)被辨识出来。     

《安全与环境学报》2007-2017年文献计量分析

运用文献计量学方法,对《安全与环境学报》(下称《学报》)2007-2017年刊载的4147篇论文进行了文献计量分析。从《学报》论文的时序产出与影响、分类产出与影响、期刊层面的知识流动及主题热点4个方面讨论了《学报》的文献计量学特征。结果表明,《学报》经过多年的发展,产出、影响力及知识密度不断提升,产生了一大批有影响的地区、机构、作者等。《学报》保持期刊内外的知识流动、交换和更新,使得期刊充满知识活力。经过长期的积累,《学报》已经形成了安全工程与管理、环境科学、环境工程,以及特色专题--安全与环境事故和事件统计快报4个方面的主题方向。《学报》的这些文献计量指标,为全面认识《学报》及未来发展提供了详实的科技情报。     

基于共词分析的城市生活垃圾治理公共政策变迁量化分析

以1979—2020年我国中央政府颁发的411份城市生活垃圾治理政策文本作为研究对象,运用共词与聚类分析方法研究了我国不同时期城市生活垃圾治理公共政策焦点的演变规律。结果发现:纵观我国城市生活垃圾治理公共政策焦点的演变轨迹,在"技术路线"、"垃圾属性"、"管理手段"、"治理结构"和"保障机制"方面发生了显著的政策主题变迁,呈现出垃圾治理朝更加绿色、更加经济方向发展的趋势。未来,应从监管体系、资源评估、财政补贴、空间布局4个方面保障生活垃圾零污染、高价值资源化治理。     

基于共词分析的我国资源环境领域研究热点分析

了解我国资源环境领域的研究热点及走向,可为该领域的论文选题、科研立项和学科规划提供参考信息和决策依据。本文采用共词分析法,Excel、SPSS等软件,对CNKI数据库中的相关文献进行统计。通过分析得出高频关键词并建立共词矩阵,进一步对高频词共词矩阵进行聚类分析和战略坐标图分析,得出资源环境领域的研究热点主要集中在人口资源环境与经济可持续发展、城市化与中国资源环境/水资源环境协调发展、资源环境约束或人地关系视角下的产业结构优化和城镇化发展、资源环境承载力评价指标体系与问题对策、经济增长与生态足迹关系、生态文明视角下的资源环境保护与管理等几大主题上。其中,前两个主题处于整个领域的核心地位,得到较深入的研究,后四个主题研究不够深入,仍有许多值得研究的地方。     

多词共现分析方法在暴雨-地质灾害应急任务研究中的应用

为快速制定救援行动方案,提出了一种多词共现分析方法将灾害应急任务从历史发生的灾害案例中提取出来的方法。该方法首先利用K-means聚类算法将预处理好的文本进行聚类分析,归纳出应急任务集。然后利用关联规则挖掘Apriori算法提取案例文本中的频繁项集作为共现词集,分析解释共现词集与应急任务之间的关系。最后,运用Gephi软件将共现词语网络可视化,进一步分析应急任务中要素之间的相关关系。以暴雨引发的地质灾害事故为例,对该方法进行了实验,结果表明该方法能有效的将暴雨-地质灾害事故案例文本中的应急任务提取出来,并通过网络可视化分析发现,在救援过程中,应急任务之间是联动配合的一个体系,协调好各个应急任务能缩短应急响应的时间,为制定或完善救援行动方案提供参考。