第20課 張さん 料理が できます.

本文介绍了张女士如何在忙碌的工作之余利用超市购买的食材制作喜爱的中餐,并分享了使用冷冻食品快速准备餐食的经验。文章还讨论了冷冻技术的进步及由此带来的食品种类丰富和口味改善。
本课重点:

1 ~が できます
2 … ことが できます
3 … 前に, …
(1)
張さんは 料理が できます.
餃子を 作る ことが できます.
最近は 忙しいですから,ゆっくり 料理を 作ることが できません.
家へ 帰る 前に ,すーぱー マーケットに 寄ります.
料理を 作る 前に,手を 洗います.
(2)
冷凍食品は 安くて 便利です.
冷凍食品を使って,簡単に 料理を 作る ことが できます.
餃子や 焼売の 冷凍食品は 特に 人気が あります.
肉や 魚の冷凍食品も あります.
シーパーマーケットで 買う ことが できます.
冷凍食品は 冷凍庫で 長い 期間 保存する ことが できます.
冷凍技術が 進歩して,味が 良く なりました.
種類も 豊富になりましたから,いろいろな 料理を 作る ことが できます.
忙しい 人は よっくり 料理を 作る ことが できません.
冷凍食品は 短い 時間で 食事の 支度が できますから,忙しい 人にも 人気が あります.
(3)
張 :田中さんは料理が できますか.
田中:いいえ,料理は 苦手です.
食べる ことは 好きですが,作る ことは あまり 好きでは ありません.
張さんは どうですか.
張 :よく 料理を 作りますよ.1週間に 何回か 家へ 帰る 前に,スーパー ·マーケットで 材料を買います.
田中:どんな 料理が得意ですか.
張 :もちろん 中華料理です.
餃子も焼売も 作る ことが できます.
田中:すごいですね.わたしは インスタント·ラーメンしか 作る ことができません.
今度 餃子 の 作り方を 教えて ください.
張 :いいですよ.料理は 食べる ことも 作る ことも 楽しいですよ.

词汇Ⅰ
できる (2) [动2] 会,能
最近 (さいきん) (0) [名] 最近,近来
寄る (よる) (0) [动1] 顺便去,顺路到
冷凍 (れいとう) (0) [名] 冷冻
食品 (しょくひん) (0) [名] 食品
焼売 (シューマイ) (0) [名] 烧卖 (食品名)
特に (とくに) (1) [副] 特别
肉 (にく) (2) [名] 肉
魚 (さかな) (0) [名] 鱼
冷凍庫 (れいとうこ) (2) [名] 冷冻库
期間 (きかん) (2) [名] 期间,时间
保存する (ほぞんする) (0) [动3] 保存
良い (よい) (1) [形] 好
支度 (したく) (0) [名] 准备,预备
苦手だ (にがてだ) (3) [形动] 不擅长
材料 (ざいりょう) (3) [名] 材料,用料
得意だ (とくいだ) (2) [形动] 拿手,擅长
もちろん (2) [副] 当然
すごい (2) [形] 了不起,非常好
教える (おしえる) (2) [动2] 教
…こと …方 (かた)
词汇Ⅱ
出る (でる) (1) [动2] 出 (门)
始める (はじめる) (2) [动2] 开始
弾く (ひく) (0) [动1] 弹 (琴)
漢字 (かんじ) (0) [名] 汉字
ピアノ (0) [名] 钢琴
宿題 (しゅくだい) (0) [名] 家庭作业
おもしろい (4) [形] 有趣
字 (じ) (1) [名] 字,文字
答える (こたえる) (3) [动2] 回答
ひらがな (3) [名] 平假名
食堂 (しょくどう) (0) [名] 食堂
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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