(转)请说汉语

发信人: raingrass (秋雨夜归人), 信区: SDUExpress
标  题: (转)请说汉语
发信站: BBS 泉韵心声站 (Tue Oct  9 21:07:38 2007)

今天在公司听到一个大嗓门的同事跟人讨论问题,声音大吵到人也就罢了,还夹着好多英
文单词。争论不说争论,说argue。气得我真想上去跟他说:“请说中文”! 
我并不反对说英文,英文说的好那是你的本事,但我最受不了的就是说中文夹杂着英文,
好像显着你英文多好。 
我们同住的一个朋友跟我们说过一件事,他在公司接到一个其他公司人打来的电话,上来
问“请问你们这里是office还是factury啊?”我那个朋友来气跟她说:“请不要跟我讲英
文,我听不懂。”,事实上我那个朋友英语专业8级。 
我不否认有的时候某些单词用中文很难表达,这个时候你用个英文单词也无可厚非。最受
不了的就是很简单的词也用英文来说。用中文不能表达只能让我们觉得羞愧,能用中文却
用英文可以说是不知羞耻了。 
上学的时候曾经有一次听一个在美国工作多年的学者的报告,他的报告里面不是没有英文
,但他基本上都是说中文的,虽然他的中文很不怎么样。他也郑重跟我们道歉说由于多年
不用,中文已经很不熟练了。听了这话,肃然起敬。 
说不好英文别人只会说你笨,说不好母语就是忘本了。 
还有一点受不了的就是好好一个中国人非取个外国名字,以前工作的台企到处都是英文名
字,Tom,John,Anna....,让老外看见是觉得亲切呢还是觉得不齿呢?中国人就要用中国人
自己的名字,你自己的名字难听,还是叫起来麻烦?现在工作的公司是地地道道的德国公
司,但邮件显示的名字却是地地道道的汉语拼音,而且是完全按照中国人名字的顺序。我
想这应该被看作一种尊重,对不同文化的尊重,对不同民族的尊重。作为中国人的我们,
为什么不尊重我们自己呢? 
所以,我建议同胞们首先养成说中文不夹中文和说英文不夹中文的习惯,其次,无论到了
世界上的哪一个角落,请响亮地报出你的中文名字,哪怕只是中文名字的拼音。我想,那
不丢人。 
 
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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