走出英语写作的误区

误区 使用句型太复杂以致出错
  小作文的写作强调的是内容连贯,句子通顺,语言流畅,并且句子与句子之间能够用恰当的关联词衔接起来,并不要求写出多复杂的句子。但有些考生理解为只有句子长了,所用的从句多了才更纯正,所以使用各种从句分词等,致使文章言不达意,错误百出,效果适得其反。
  误区 加入太多的想象成分,使内容细节过多,文章冗长。
  学生在写作中的一大担心就是文章的长度不够,再加上对于可适当增减细节,不可字对字的翻译的误解,于是加入了很多离题较远的细节,乱了主题。不可字对字其实只要求学生不可简单照译,并非不可翻译。学生只要在理解写作要求的基础上以翻译为主,在要点之间加上简练恰当与必要的关联词和关联句即可。翻译要点可直译也可意译,但要恰当准确,用已学过的词语与句型,切不可生搬硬造。
  误区 书写不规范造成大量失分。
  由于该卷的主观性,作文的卷面分往往不只12分。因此写作的规范与书法非常重要,甚至所用墨水的颜色也应列入考虑之列,比如,浅色的墨水或油笔写出的字就显得乱,而深色的如碳素墨水则给人以整齐美观的印象。这里介绍几个应注意的地方。
  1.好的开头和结尾。
  由于评卷人的主观性,好的开头与结尾往往给人以好的印象。一般开头不要写得太罗嗦,要找着恰当的切入点,快速入题,简洁明快。结尾同样不拖泥带水,最好还能适当评论,写出点睛之笔。
  2.用好关联词。
  在写作的过程中,以下关联词的应用非常关键。比如,表并列的andbesidesas well asin addition tonot only…but alsowhen,表递进的furthermorewhat's morewhat's worse,表转折的butwhileon the contraryon the other handhowever,表选择的either…or…whether…or…otherwise等。有了这些词的连接,就会使文章变得语句通顺,层次清楚,有声有色,考生勿需用很多的复合句也能让评卷人感觉到你的水平不同一般。
  3.用好标点符号、大小写,安排好段落。
  如果是汉语作文,学生大多注意标点符号,但写英语时一些考生就不够认真。一篇文章下来一逗到底,没有标点的变化,没有大小写,没有段落划分(一般以两段为宜),让人一看就烦,更不要说得到好的分数。
  4.用好情感词语。
  任何文章都有自己的观点,英语小作文也不例外。考生应注意用一些能反映自己观点的词,否则文章就很干瘪,没有韵味。没有人愿意读没有感情的作文。
  5.书写清楚,整洁,规范
 
【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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