科技交流英语(2022秋)Unit 4 test

该课程由电子科技大学的教师团队授课,旨在提升工程技术人员的英语交流能力,特别是如何清晰、简洁地传递技术信息。课程内容涵盖了定义、描写、解释、报告和阐释等技能,并通过实例——LED智能拖鞋来展示。LED智能拖鞋在黑暗环境中能自动亮起,方便夜间行动,不打扰他人休息,是科技与日常生活的创新结合。

科技交流英语(2022秋)Unit 4 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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主观题

Choose one of the ten un-useless inventions (Chindogu inventions) from the attached file, and write a short report to introduce the invention. Make sure that your report

  1. contains the reasonablly detailed information about the invetion–its appearance, structure, function, etc.
  2. has a complete structure with an appropriate introduction and a powerful ending.

我的答案:

Many people face this problem when they get up at night: it’s hard to see things in the house without turning on the lights, it’s too blinding, and it’s too cumbersome to switch on and off multiple rooms to get out of the bedroom. LED slippers can solve this problem. LED slippers are not very different from normal slippers, except that there is an LED light at the front of the slippers. LED slipper consists of slipper, LED and battery. The LED slippers will automatically light up when we put them on, so that we can walk around in dark places at night without turning on the lights and disturbing others’ rest. When removed, the LED light will automatically go off. With LED slippers, we can go to the bathroom without disturbing sleeping people.

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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