了解TOEIC考试

 

了解一下托业TOEIC考试的相关信息,从以下几点来说:<o:p></o:p>

什么是TOEIC  <o:p></o:p>

TOEIC - Test of English for International Communication(国际交流英语测评)。是针对在国际工作环境中使用英语交流的人们的英语能力的测评。每年在60多个国家有超过3百多万人次参加TOEIC考试,5000多家国际化的公司或机构承认并使用TOEIC考试成绩。因为TOEIC考试能对人们使用英语进行交流的能力做出公正客观的测量,所以它成为当今世界上顶级的职业英语能力测评。<o:p></o:p>

美国教育考试服务处(ETS)在1979开发了TOEIC考试,多年过后,TOEIC考试已经被60多个国家采用并迅速成为评估商业英语能力的标准。<o:p></o:p>

谁使用TOEIC  <o:p></o:p>

1.         企业机构<o:p></o:p>

TOEIC考试已经成为全球很多需要评估待聘用的和现有员工英语能力的机构认可的标准。考试被众多的公司采用,从小企业,到跨国公司、政府机构,在许多行业和区域运行。TOEIC考试作为一个重要的管理工具,帮助企业做出重大的人事决定,例如,TOEIC时常被用来评估:<o:p></o:p>

那些在酒店、医院、餐厅、国际会议或大会、运动会等现实工作中使用英语的人员。 <o:p></o:p>

在工作中需要英语的那些工作在国际商务、商业和工业的管理人员、 销售、技术员等。 <o:p></o:p>

参加用英语授课的培训的学员。 <o:p></o:p>

TOEIC考试在企业机构中的恰当使用包括:<o:p></o:p>

佣: 提升或调配员工 根据完成特定职责所需的英语水平,企业可以使TOEIC考试  , 建立分数标准或基准。然后用作制定人事决定的依据。 <o:p></o:p>

技术培训: TOEIC考试成绩用来决定一个人是否具备足够的英语能力来参加用英语授课的培 训并从中学到东西 <o:p></o:p>

海外任职: TOEIC考试成绩可以用来说明一个员工如果被派到英语国家工作,是否能成功 地工作和交流 <o:p></o:p>

语言培训: TOEIC考试成绩可以用来确定员工中谁需要进一步的英语培训,帮助设定学习 目标并跟踪学习进展。 <o:p></o:p>

2.         英语培训项目/语言学校 <o:p></o:p>

语言培训项目发现TOEIC考试是非常好的定级工具,并对培训结果的有效测评。作为语言评估的外部手段,很多语言学校时常给公司或个人提供TOEIC考试。企业机构鼓励使用TOEIC考试来证明培训效果。<o:p></o:p>

TOEIC考试在英语培训中的合理使用包括: <o:p></o:p>

定级: TOEIC考试成绩用来将新入学的学生和继续学习的学生分成适当的班级或培训等级进展证明: <o:p></o:p>

学生对语言的精通程度可以通过多次举办TOEIC考试来跟踪(使用不同的考试卷)。 <o:p></o:p>

项目效果的证明:在英语课程的开始和结束为考生提供TOEIC考试时,考生考试成绩的增长可以证明培训项目改善学生语言能力的效果的证明。<o:p></o:p>

3.         学校 <o:p></o:p>

越来越多的大学和高等教育机构,特别是工程和商业系,要求他们的考生在毕业之前参加TOEIC考试。 这些机构认识到英语能力在当今全世界工作环境内的重要性,并看到TOEIC考试已经成为帮助毕业生溶入职业世界的重要工具。

TOEIC考试在学校中的合理使用包括:<o:p></o:p>

学校到工作的过渡: 个别学校有时要求毕业生达到特定水平的英语熟练程度,就如TOEIC考试成绩显示的,作为学生全部教育的一部分。这个水平通常由教育机构和用人单位协作制定,保证毕业生具备足够的英语能力并成为一个合格的职业者。<o:p></o:p>

公正性和准确性<o:p></o:p>

像所有的ETSCHAUNCEY GROUP INTERNATIONAL的考试一样,每一套新的TOEIC考试卷都经历一个严格的“公正审查”,这个审查由考试的开发者与外界的审查人员合作执行,以保证所有的题目都适合在全球使用。 <o:p></o:p>

我们尽一切努力保证考试内容对全世界的考生没有偏见并且与文化背景无关。TOEIC考试开发队伍在下列方面非常注意: <o:p></o:p>

避免考试语言成为特殊的美式英语(例如词汇,语法结构,方言等)  <o:p></o:p>

避免上下文特指某一种文化,或者让其他国家的考生觉得不相关。  <o:p></o:p>

保证使用不同民族的姓名。  <o:p></o:p>

避免使用只有某一个民族或国家的人熟悉的场所、人或事件。 <o:p></o:p>

避免太专业化的情景。  <o:p></o:p>

保证充分地体现不同的文化和两种性别。  <o:p></o:p>

TOEIC考试提供非常可信的英语能力证明,广泛的研究表明TOEIC考试成绩与其他许多英语能力测试的成绩有强烈的关联。这表明TOEIC考试是英语语言能力的有效测量。 <o:p></o:p>

尽管TOEIC考试是高度可信的,但是没有一种考试能永恒完美地衡量成绩。一个人在短时间内参加几次不同版本或考试卷的考试,会得到一些围绕着一个平均值的成绩,这个平均值是真实的成绩。 无论听力还是阅读理解,三分之二的成绩与真实成绩的差距在25分之内。<o:p></o:p>

TOEIC的优势<o:p></o:p>

提供商业英语语言能力的客观评估。 <o:p></o:p>

提供能力水平的测量标准。 <o:p></o:p>

有高度的可靠性,所以考试成绩总是准确一致的。 <o:p></o:p>

提供便捷的考试服务。 <o:p></o:p>

提供迅速的评分和报送成绩服务 考试成绩在最多2周内返还(在有些地区,可在2448小时内提供结果)。 <o:p></o:p>

是全球承认的商业英语能力测试标准。  <o:p></o:p>

考试量大于其它英语考试。 <o:p></o:p>

能让培训员和招聘经理计划出需要多少培训,使人们的英语能力提高到所需要的水平。 <o:p></o:p>

提供一个跟踪进步和比较能力的持续的比例尺。 <o:p></o:p>

跟成绩相比较,更注重衡量能力,这使语言教师和培训员能将精力集中在学生能力的提高上。 <o:p></o:p>

提供考生所适合的工作范畴的描述。 <o:p></o:p>

使用平等的考试卷,所以在一种考试卷上取得的成绩应该与在其他考试卷上取得的成绩一致。 <o:p></o:p>

不需要昂贵的“考试准备”资料。<o:p></o:p>

TOEFL的关系<o:p></o:p>

因为TOEIC考试提供对工作中用的综合英语的测量,不包括理论英语。很多北美大学和学院愿意使用TOEFL考试来决定入学资格,TOEFL考试由ETS为那些要求到北美的大学和学院求学母语非英语的考生的而设计的。计划在北美的大学里继续本科学历和研究生学历的考生被要求参加TOEFL考试。那些希望展示他们在工作中的英语能力的人,或必须证明员工的英语能力的公司/机构,会使用TOEIC考试。因为TOEIC考试和TOEFL考试服务于截然不同的目标,所以考试的设计,内容,文理和测试的范畴也都不一样。人们常称TOEIC为“商业TOEFL”。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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