科技交流英语(2022秋)Unit 5 test

这是一篇关于科技交流英语课程的介绍,由电子科技大学的教师团队讲授,旨在提升工程师使用英语进行技术交流的能力。课程通过实例讲解如何清晰、简洁地传达工程技术信息,涵盖定义、描写、解释、报告和阐释等方面。学生被要求选择一个实验,从操作指南、一般描述和实验报告三个角度撰写实验过程。

科技交流英语(2022秋)Unit 5 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 an experiment you have done, and write three paragraphs to explain the process of doing it respectively

  1. as an instruction for a How-to mannual;

  2. as a general description for a textbook;

  3. as a narration for a lab report.

我的答案:

  1. Connect the devices, check the air tightness of the devices. Fill the conical flask with manganese dioxide, then pour in the hydrogen peroxide solution. When air bubbles are found, collect oxygen.

  2. We can connect the devices, and check the air tightness of the devices. We fill the conical flask with manganese dioxide, then pour in the hydrogen peroxide solution. When air bubbles are found, we can collect oxygen.

  3. We connected the devices, and checked the air tightness of the devices. We filled the conical flask with manganese dioxide, then poured in the hydrogen peroxide solution. When air bubbles were found, we collected oxygen.

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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