国外计算机科学英语演讲,2014年暨大英语演讲大赛圆满落幕

2014年5月9日,暨南大学举办了英语文化节之英语演讲大赛,吸引了170名同学参与,最终决出非专业组和专业组的一等奖。大赛以Where Has Time Gone为主题,选手们展示了优秀的英语口语能力和独特的见解,激发了同学们学习英语的热情,为学风建设做出了积极贡献。

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2014年5月9日下午,由暨南大学学生处主办,外国语学院承办的2014暨南大学英语文化节之英语演讲大赛在曾宪梓科学馆国际会议厅隆重举行。暨南大学党委副书记叶勤教授、学生处处长区向丽、团委书记成品兴、学生处副处长罗立新,我协副会长、外国语学院院长宫齐教授出席了本次演讲比赛。

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暨南大学党委副书记叶勤教授致辞

开赛前,暨南大学党委副书记叶勤教授和外国语学院院长宫齐教授分别上台致辞。叶勤教授联系中国梦主题教育,鼓励同学们努力学习国外先进的文化,感受各种文化的魅力,举办英语演讲大赛就为同学们提供一个感受英语的魅力机会,是实实在在展示该校学子英语实力的好平台。宫齐教授则说明了读写听说的输入对英语的重要性以及英语学习必须通过日积月累才能有所成就,劝勉我们珍惜现在的时光,把握青春,努力学习。

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我协副会长、暨南大学外国语学院长宫齐教授致辞

本届英语演讲大赛以“Where Has Time Gone”为主题,参赛选手来自暨南大学四个不同的校区和学院的170名同学报名参赛,通过严格选拔出“非专业组”和“专业组”各12强进入决赛。大赛分为主题演讲和即兴演讲两部分。在主题演讲中,每个选手有3分20秒的演讲时间,1分钟的问题回答时间;在即兴演讲部分,每个选手则有一分半钟的时间展现风采。在24位参赛选手闪亮登场后,选手们围绕着“Where Has Time Gone”的主题分别在台上发表了自己的真挚而独具特色的观点。流畅的语调,标准的发音,都充分表明他们台下不懈努力。精彩的演讲赢得观众们热烈的掌声和阵阵喝彩,享受这场高水准的英语视听盛宴。

经过第一轮的激烈竞争,两组排名各前六名进入同学入第二轮即兴演讲环节,选手们各显神通,都展现出他们最出色的一面,他们以其清晰的发音、自然的表达、优美的语言,娴熟的口语能力和自信的微笑,展现出他们对于英语学习的热爱和执着,同时也展现出了他们昔日的努力和对未来的憧憬。经过紧张激烈的角逐,来自深圳旅游学院的钟诗琪荣获非专业组一等奖,来自翻译学院的金茸荣获专业组一等奖。

在比赛结束后,暨大外国语学院副院长蒲若茜教授和外教TOM分别对选手们的表现进行了点评,台下掌声阵阵。

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获奖选手与嘉宾评委合影留念

本次英语演讲大赛为该校学生提供了一个展示自我、激励他人的舞台。通过本次大赛,提高了同学们学习英语的热情和积极性,为该校学风建设作出积极的贡献,同学们约定在未来的英语角中继续切磋交流,争取在全国更高级别的英语演讲比赛中为我校争得荣誉。

2013年暨南大学英语文化节之英语演讲大赛获奖名单

非专业组获奖名单

奖项

姓名

学院/专业

一等奖

钟诗淇

深圳旅游学院/景观设计

二等奖

王卓蓉

管理学院/工商管理

二等奖

赵乾

医学院/临床医学

三等奖

林润

国际关系学院/国际政治

三等奖

卢洁莹

外国语学院/日语系

三等奖

陈例圆

信息科学技术学院/计算机科学

优秀奖

何婷

国际商学院/金融学

优秀奖

黄俊文

经济学院/经济统计学

优秀奖

臧小艺

文学院/汉语言文学

优秀奖

李似锦

理工学院/信息工程

优秀奖

黄焱彬

医学院/口腔医学

优秀奖

慎开

管理学院/人力资源管理

人气奖

卢洁莹

外国语学院/日语系

专业组获奖名单

奖项

姓名

学院/专业

一等奖

金茸

翻译学院/翻译专业

二等奖

陈昭纯

外国语学院/英语语言文学

二等奖

余彦言

外国语学院/英语语言文学

三等奖

陈楚敏

外国语学院/英语语言文学

三等奖

郭雨思

外国语学院/英语语言文学

三等奖

胡正燚

深圳旅游学院/商务英语

优秀奖

杨紫泓

外国语学院/英语语言文学

优秀奖

何翼虎

深圳旅游学院/商务英语

优秀奖

梁艳彩

深圳旅游学院/商务英语

优秀奖

谭源星

翻译学院/翻译专业

优秀奖

刘春莉

翻译学院/翻译专业

优秀奖

朱凯楹

外国语学院/商务英语

人气奖

朱凯楹

外国语学院/商务英语

暨南大学外国语学院学工办

2014年5月12日

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021第十一届比赛的D题就是一个典型子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
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