想看懂英语新闻必须弄懂的60个小词

本文探讨了英语新闻标题中词汇的选择与精简技巧,通过对比不同词汇,揭示了如何使用更短小且含义广泛的词语来提升新闻标题的表现力与可读性。

英语新闻标题总是力求用有限的字数来表达新闻的内容,为此,在措词上尤其要狠下功夫,选词尽可能经济达意、简短明了,偏爱选用那些短小精悍或字母最少的动词。

  这是因为短小易懂、形象生动的措词不仅能增强新闻的简洁性和可读性,而且还能节省版面篇幅。

   如表示“破坏”或“损坏”一词意义的动词,标题一般不用damage,而用一些较之简短的词,如hit,harm,hurt, ruin或wreck等。又如表示“放弃”这一概念的动词,标题一般不用abandon,而用drop,give up,quit,skip或yield 等,表示“爆炸”之类的动词意义时,一般不用 explode,而用blast,crash, ram或smash等词。

  简而言之,英语新闻标题大都喜欢选用字形短小、音节不多而意义又比较广泛的词。



  aid=assist(帮助,援助)
  alter=change or modify(改变)
  ask=inquire(询问)
  assail=denounce(谴责)
  axe=dismiss/reduce(解雇,减少)
  balk=impede(阻碍)
  ban=prohibit or forbid(禁止)
  bar=prevent(防止,阻止)
  bare=expose or reveal(暴露,揭露)
  blast=explode(爆炸)


  begin=commence(开始)
  bid=attempt(努力)
  bilk=cheat(欺骗)
  bolt=desert or abandon(放弃)
  boost=increase(增加,提高)
  check=examine(检查)
  claim=ause the death of...(夺去……的生命)
  clash=disagree strong1y(发生分歧,争议)
  curb=control or restrict(控制)
  dip=decIlne or decrease(下降)

  ease=lessen(减轻,缓和)
  end=terminate(结束,中止)
  flay=criticize(批评)
  flout=insult(侮辱)
  foil=prevent from(阻止,防止)
  grill = investigate(调查)
  gut=destroy(摧毁)
  head=direct(率领)
  hold=arrest(逮捕)
  laud=praise(赞扬)

  lop=diminish(下降,减少)
  map=work out(制订)
  mark=celebrate(庆祝)
  name=appoint/nominate(命名,提名)
  moot=discuss(讨论)
  mull=consider(考虑)
  nab=arrest(逮捕)
  nip=defeat(击败)
  ease=lessen(减轻,缓和)
  end=terminate(结束,中止)

  flay=criticize(批评)
  flout=insult(侮辱)
  foil=prevent from(阻止,防止)
  grill = investigate(调查)
  gut=destroy(摧毁)
  head=direct(率领)
  hold=arrest(逮捕)
  laud=praise(赞扬)
  lop=diminish(下降,减少)
  map=work out(制订)

  mark=celebrate(庆祝)
  name=appoint/nominate(命名,提名)
  moot=discuss(讨论)
  mull=consider(考虑)
  nab=arrest(逮捕)
  nip=defeat(击败)
  slay=murder(谋杀)
  soar=skyrocket(急剧上升)
  spur=encourage(激励,鞭策)
  swap=exchange(交流,交换)

  sway=influence(影响)
  trim=reduce(削减)
  vie=compete(竞争)
  vow=determine(决心,发誓)
  weigh=consider(考虑)

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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