科技交流英语(2022秋)Unit 1 test

科技交流英语(2022秋)Unit 1 test

简介

由电子科技大学组织开设,授课教师为李京南、庞慧、刘兆林等5位老师。

课程介绍

英语广泛用于工程技术领域的国际交流。如何使用简洁的语言清楚地传递信息是工程师在国际舞台上常常面临的问题。本课程讲解交流中需要考虑的要素及语言选择的策略要点,培养用英语进行定义、描写、解释、报告、阐释的能力,帮助工程技术人员灵活运用已有英语语言知识和技能,快速进行准确得体的口头和书面交流。

开课时间:2022-07-25 至2023-01-09

选择题

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问答题

Rewrite the following sentences to make them more appropriate for oral communication:

Rampant wrongful prosecutions terrorize innocent people—everywhere. The scientific community is not immune to this. I know because I was a victim. I am a professor at the Massachusetts Institute of Technology (MIT) who was accused by the US government of fraud and questionable connections to Chinese entities. Earlier this year, I was finally exonerated—it took 2 years. I am painfully aware, however, that I am the luckiest among the unlucky.

(From Chen, G. (2022). We are all Gang Chen. Science. Retrieved from https://www.science.org/doi/10.1126/science.abo6697

我的答案:

Improper prosecutions are in flood, people around the world are scared, as same as the scientific community. You might ask why do I know, because I was a victim. I’m a professor at MIT. However, the U.S. government called me a liar, and believed I had suspicious ties to Chinese entities. Earlier this year, I was found not guilty—it took me 2 years. Nevertheless, I’m painfully aware that I am the luckiest among the unlucky.

房屋与网球场目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:房屋与网球场目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:273张图片 验证集:75张图片 测试集:92张图片 总计:440张图片 • 训练集:273张图片 • 验证集:75张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:440张图片 • 分类类别: House(房屋):常见的住宅建筑类型。 TennisCourt(网球场):用于网球运动的专用场地。 • House(房屋):常见的住宅建筑类型。 • TennisCourt(网球场):用于网球运动的专用场地。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据来源:来源于航拍或相关图像数据集。 二、适用场景 • 城市规划与土地管理:自动检测房屋和网球场,辅助城市发展分析和土地利用规划。 • 房地产评估与开发:用于识别住宅建筑和体育设施,支持房产估值和项目规划。 • 体育设施监控:监控网球场的分布和状态,优化体育资源管理和维护。 • 航拍图像分析:适用于无人机或卫星图像中的目标检测,提升地理信息系统(GIS)和遥感应用效率。 三、数据集优势 • 标注精准可靠:采用YOLO格式标注,边界框定位准确,确保模型训练的有效性。 • 类别聚焦实用:专注于房屋和网球场两个常见类别,覆盖住宅和娱乐设施,具有实际应用价值。 • 数据划分合理:提供训练集、验证集和测试集,数据量分配科学,支持模型开发与评估。 • 兼容性强:标注格式兼容主流深度学习框架,如YOLO、PyTorch等,便于直接使用和集成。 • 任务适配性高:专为目标检测任务设计,帮助构建高效、准确的AI模型,适用于多种现实场景。
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