四级牛人经验谈

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2006年6月,我走进了大学英语四级考试的试场。面对四级分制改革的第一次试点考试,同时又是我的第一次四级实战,我并没有太过紧张,因为学习收获与自身的努力给了我信心。

这次的四级我拿到了614这个分数,有些遗憾但毕竟也达到了自己的预定目标。

  听力部分我拿了满分。事实上,听力一直是我较为薄弱的环节,所以我给予了特别重视。我的听力老师是姜智德老师。至今还记得他在第一堂课上就以自己的英文名字作为开场白,让我们第一次了解到John在英文中竟然还有厕所的意思,姜老师的这个英文名字逗得全班哄 
  堂大笑起来。姜老师的课完全颠覆了我先前所担心的那种两个半小时听力轰炸的授课模式,他将自己整理的各种听力情景有的放矢地练习中教给我们,将理论与练习有机结合,其中还不断穿插一些自己在英国留学期间的趣事,笑料不断,让原本疲于做题的我轻松起来,听课效率提高的同时也了解了一些英国的风土人情。

  其实,四级的听力并没有“传说”的那么恐怖。虽然有一些新闻类较有难度的段落,但其问题也有规律可寻。在这方面,我学会了如何去应对那些漏听或不确定的题目。当然,成绩还是要以实力为基础的。在考试前的两三个月中,我每天都坚持听VOA新闻和四级标准试题。时间不用很多,但贵在坚持,有了持续的锻炼,让我在正式考试中心情放松。

  综合部分我得了133分。词汇归根到底还是平时的积累,由于一直以来较注意这方面的学习,我考试时在此部分做得比较有信心。

  至于阅读,我这次只错了一题,应该说比我预想的好。大家都说在四四级考试中“得阅读者得天下”,因此,阅读总是最扣人心弦的一部分。这其中不仅要有扎实的英文功底,另外应试技巧也十分重要。我获益最大的就是阅读中的答题方法:如何划出关键词;如何在文章中找答案;如何分析段落结构;甚至如何去猜测最有可能的选项,这些都是我备考获得的财富。

  作文是我此次考试中唯一的遗憾,只得了77分。现在回忆起来,可能是自认为的那几句较有水平的长句反而被弄巧成拙了。作文老师针对不同类型的文章给出不少结构和句子。我有些自负地没有套用,看来效果不太理想。

  总的来说,我614分的四级成绩是自己充分准备的成果。如果要做到临场不慌,还是需要平时的不懈练习。考试前的几个月中,我坚持每天的听力、阅读和词汇训练,真正做到一天不落。考试前每隔三五天会做一套真题。实践下来,的确对临场的发挥很有益处。

  四级靠实力,四级也靠方法。让我们在学习中汲取实力,相信我,四级的成功会到来的!

 

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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