谷歌人工智能文章中英文对照详解

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Google's AI Reasons Its Way around the London

Underground

谷歌人工智能推导出环绕

伦敦地铁系统的路线

DeepMind?s latest technique uses external memory to solve tasks that require logic and reasoning—a step toward more humanlike AI

深度思维最新技术使用了外部存储来解决需要逻辑思

维和推理能力的任务

By Elizabeth Gibney, Nature magazine on October 14, 2016

伊丽莎白.吉布尼2016年10月14日发表于《自然》杂志

Artificial-intelligence (AI) systems known as neural networks can recognize images, translate languages and even master the ancient game of Go. But their limited ability to represent complex relationships between data or variables has prevented them from conquering tasks that require logic and reasoning.

人工智能(AI)系统被认为是神经网络，可以识别图片，翻译，甚至精通古老的游戏。但他们描绘数据或变量之间的复杂关系的能力有限，这妨碍了他们克服需要逻辑思维和推理能力的任务。

In a paper published in Nature on October 12, the

Google-owned company DeepMind in London reveals that it has taken a step towards overcoming this hurdle by creating a neural network with an external memory. The combination allows the neural network not only to learn, but to use memory to store and recall facts to make inferences like a conventional algorithm. This in turn enables it to tackle problems such as navigating the London Underground without any prior knowledge and solving logic puzzles. Though solving these problems would not be impressive for an algorithm programmed to do so, the hybrid system manages to accomplish this without any predefined rules.

在10月12日《自然》杂志中发表的一篇论文中，谷歌在伦敦的子公司深度思维展示了他们通过结合外部存储创造了一个神经网络，来进一步克服这些障碍。这种和外部存储的结合不仅允许神经网络学习，还可以通过存储器来存储和回忆事件，并以此来像正常情况那样做推断。这反过来能够让它解决难题，比如在没有任何经验的情况下操控伦敦地铁，比如解决逻辑谜题。尽管对于一个算法程序来说做到这点并不会令人印象深刻，但这个混合系统在没有任何先决条件的情况下做到了这点。

Although the approach is not entirely new—DeepMind itself reported attempting a similar feat in a preprint in 2014—“the progress made in this paper is remarkable”, says Yoshua Bengio, a computer scientist at the University of Montreal in Canada.

虽然这个方法不是一个全新的技术——深度思维自己就在2014年报告过他们尝试了一种相似的技术——但“在论文中的这个进步是非凡的”，加拿大蒙特利尔的计算机学家本吉奥.本希奥赞叹道。

M EM O R Y M A G I C

记忆魔法

A neural network learns by strengthening connections between virtual neuron-like units. Without a memory, such a network might need to see a specific London Undeground map thousands of times to learn the best way to navigate the tube.

神经网络通过加强虚拟神经元之间的联系来学习。如果没有存储器，这样一个网络可能需要看一副特定的伦敦地铁地图数千次来学习最佳路线。

DeepMind's new system—which they call a 'differentiable neural computer'—can make sense of a map it has never seen before. It first trains its neural network on randomly generated map-like structures (which could represent stations connected by lines, or other relationships), in the process learning how to store descriptions of these relationships in its external memory as well as answer questions about them. Confronted with a new map, the DeepMind system can write these new relationships—connections between Underground stations, in one example from the paper—to memory, and recall it to plan a route.

深度思维的新系统——他们称它为微分神经计算机——可以理解它从未见过的地图。第一次训练神经网络是在随机生成的类似结构的地图上(被铁路线链接的车站，或者其他关系)，在这个过程中学习如何将这些关系的描述存储在它的外部存储器并且回答问题。面对一个新的地图，深度思维的系统可以把这些新关系——按照一个图纸上例子来连接各地铁站之间的关系——写到存储器，并能够回忆这些关系然后计划路线。

DeepMind?s AI system used the same technique to tackle puzzles that require reasoning. After training on 20 different types of question-and-answer problems, it learnt to make accurate deductions.

For example, the system deduced correctly that a ball is in a playground, having been informed that “John picked up the football” and “John is in the playground”. It got such problems right more than 96% of the time. The system performed better than …recurrent neural networks?, which also have a memory, but one that is in the fabric of the network itself, and so is less flexible than an external memory.

深度思维的人工智能系统使用同样的方法来处理需要推理能力的智力游戏。在通过20种不同类型的问答训练之后，它学会了做出准确的推论。例如，系统通过被告之“约翰抓着足球”和“约翰在操场上”准确的推断出一个球在操场上。答对问题的概率超过了96%。这个系统的效率比拥有一个内部存储器的周期神经网络更高，也更灵活。

Although the DeepMind technique has proven itself on only artificial problems, it could be applied to real-world tasks that involve making inferences from huge amounts of data. This could solve questions whose answers are not explicitly stated in the data set, says Alex Graves, a computer scientist at DeepMind and a co-author on the paper. For example, to determine whether two people lived in the same country at the same time, the system might collate facts from their respective Wikipedia pages.

虽然深度思维的技术已被证明只针对人工问题，但它能够被应用到需要通过海量数据来进行推断的真实世界的工作。这能够解决那些在数据中没有明确答案的问题。来自深度思维的计算机科学家，研究报告的合著者，亚历克斯·格雷夫斯介绍说。例如，对于判断两人是否在同一时间住在同一个国家，系统可能会核对他们各自在维基百科上的事项。

Although the puzzles tackled by DeepMind?s AI are simple, Bengio sees the paper as a signal that neural networks are advancing beyond mere pattern recognition to human-like tasks such as reasoning. “This extension is very important if we want to approach human-level AI.”

虽然对于深度思维的人工智能来说，智力游戏很简单，但本希奥认为该论文是一个信号，它表明神经网络正在跨越单纯的模式识别，成长到能够做人类才能做的任务，例如推理。“如果我们想实现像人一样的人工智能，这次突破是非常重要的。”

This article is reproduced with permission and was first published on October 13, 2016.

这篇文章允许被转载，首次发表是2016年10月13日。

英文版excel中英文对照表

英文版Excel 中英文对照表 激活（activate） 数组（array） 数组公式（array formula） 相关联的数据透视表(associated PivotTable report )自动套用格式(autoformat) 坐标轴(asix) 基础地址(base address) “合并计算”表(consolidation table) 比较条件(comparison criteria) 比较运算符（comparison operator） 常量(constant) 单元格引用(cell reference) 当前区域(current region) 分类轴(category asix) 分类字段(category field) 复制区域(copy area) 计算列(calculated column) 计算项(calculated item) 计算字段（数据库）(calculated field) 计算字段（数据透视表）(calculated field) 列标题(column heading) 列字段(column field) 条件(criteria) 条件窗格((criteria pane) 条件格式(conditional format) 图表工作表(chart sheet) 图表区(chart area) 修订记录(change history) 约束条件(constraints) 证书验证机构(certifying authority) 自定义计算(custom calculation) 垂直线(drop lines) 从属单元格(dependents) 明细数据(detail data) 默认工作表模板(default worksheet template) 默认工作簿模板(default workbook template) 默认启动工作簿(default startup workbook ) 目标区域（destination area） 数据标签 (data label) 数据标志(data marker) 数据表(data table) 数据表单(data form) 数据窗格(data pane)

(完整版)数据库重要术语(中英文)

单词汇总(数据库专业一点的词汇其实主要就是每章后面review items的内容，在这里简单列一 下，如果你实在没时间看书，至少这些单词要认识。)： 1. 数据库系统：database system(DS),database ma nageme nt system(DBMS) 2. 数据库系统(DS)，数据库管理系统(DBMS) 3. 关系和关系数据库table= relation，column = attribute 属性，domain, atomic domain, row= tuple ， relati onal database, relati on schema, relati on in sta nee, database schema, database in sta nee; 4. 表=关系，列=属性属性，域，原子域，排=元组，关系型数据库，关系模式，关系实例，数 据库模式，数据库实例； 1. key 们：super key, can didate key, primary key, foreig n key, referencing relati on, referen ced relati on; 2. 超码，候选码，主码，外码，参照关系，被参照关系 5. 关系代数(relational algebra): selection, project, natural join, Cartesian product, set operations, union, in tersect, set differe nee ( except\m in us), Ren ame, assig nment, outer join, group ing, tuple relati on calculus 6. (关系代数)：选择，项目，自然连接，笛卡尔积，集合运算，集，交集，集合差(除负)， 重命名，分配，外连接，分组，元组关系演算 7. sql组成： DDL :数据库模式定义语言，关键字：create DML :数据操纵语言，关键字：Insert、delete、update DCL :数据库控制语言，关键字：grant、remove DQL :数据库查询语言，关键字：select 8. 3. SQL 语言：DDL，DML，DCL，QL，sql query structure, aggregate functions, nested subqueries, exists(as an operator), uni que(as an operator), scalar subquery, asserti on, in dex(i ndices), catalogs, authorization, all privileges, granting, revoking , grant option, trigger, stored procedure, stored fun cti on 4. SQL语言：DDL，DML，DCL，QL，SQL查询结构，聚合函数，嵌套子查询，存在(如运 营商)，独特的(如运营商)，标量子查询，断言指数(指数) ，目录，授权，所有权限，授 予，撤销，GRANT OPTION，触发器，存储过程，存储函数 8. 表结构相关：Integrity constraints, domain constraints, referential integrity constraints 9. 完整性约束，域名约束，参照完整性约束 5. 数据库设计(ER 模型)：Entity-Relationship data model, ER diagram, composite attribute, sin gle-valued and multivalued attribute, derived attribute, binary relati on ship set, degree of relati on ship set, mapp ing card in ality, 1-1, 1-m, m-n relati on ship set (one to one, one to many, many to many), participati on, partial or total participati on, weak en tity sets, discrim in ator attributes, specialization and generalization 6. 实体关系数据模型，ER图，复合属性，单值和多值属性，派生属性，二元关系集，关系集， 映射基数的程度，1-1，1-米，MN关系集合(一对一，一对多，多对多) ，参与部分或全部参与，弱实体集，分辨符属性，特化和概化 10. 函数依赖理论：functional dependence, normalization, lossless join (or lossless) decomposition, First Normal Form (1NF), the third normal form (3NF), Boyce-codd normal form (BCNF), R satisfies F, F

权利法案中英文对照

权利法案原文 第一条 Congress shall make no law respecting an establishment of religion, or prohibiting the free exercise thereof; or abridging the freedom of speech, or of the press; or the right of the people peaceably to assemble, and to petition the Government for a redress of grievances. 译文：国会不得制定关于下列事项的法律：确立国教或禁止信教自由； 剥夺言论自由或出版自由；或剥夺人民和平集会和向政府请愿伸冤的权 利。 第二条 A well regulated Militia being necessary to the security of a free State, the right of the people to keep and bear Arms shall not be infringed. 译文：纪律严明的民兵是保障自由州的安全所必需的，人民持有和携带 武器的权利不可侵犯。 第三条 No Soldier shall, in time of peace be quartered in any house, without the consent of the Owner, nor in time of war, but in a manner to be prescribed by law. 译文：未经房主同意，士兵平时不得驻扎在任何住宅；除依法律规定的 方式，战时也不得驻扎。 第四条 The right of the people to be secure in their persons, houses, papers, and effects, against unreasonable searches and seizures, shall not be violated, and no Warrants shall issue, but upon probable cause, supported by Oath or affirmation, and particularly describing the place to be searched, and the persons or things to be seized. 译文：人民的人身、住宅、文件和财产不受无理搜查和扣押的权利，不 得侵犯。除依据可能成立的理由，以宣誓或代誓宣言保证，并详细说明 搜查地点和扣押的人或物，否则不得发出搜查和扣押状。 第五条

数据库方面中英文对照

本科毕业设计（论文） 英文翻译 题目创业平台设计与实现 学生姓名 专业班级网 学号 院（系） 指导教师（职称） 完成时间 2008 年6 月6 日

英文原文 An Overview of Servlet and JSP Technology Gildas Avoine and Philippe Oechslin EPFL, Lausanne, Switzerland 1.1 A Servlet's Job Servlets are Java programs that run on Web or application servers, acting as a middle layer between requests coming from Web browsers or other HTTP clients and databases or applications on the HTTP server. Their job is to perform the following tasks, as illustrated in Figure 1-1. Figure 1-1 1．Read the explicit data sent by the client. The end user normally enters this data in an HTML form on a Web page. However, the data could also come from an applet or a custom HTTP client program. 2．Read the implicit HTTP request data sent by the browser. Figure 1-1 shows a single arrow going from the client to the Web server (the layer where servlets and JSP execute), but there are really two varieties of data: the explicit data that the end user enters in a form and the behind-the-scenes HTTP information. Both varieties are critical. The HTTP information includes cookies, information about media types and compression schemes the browser understands, and so on. 3．Generate the results. This process may require talking to a database, executing an RMI or EJB call, invoking a Web service, or computing the response directly. Your real data may be in a relational database. Fine. But your database probably doesn't speak HTTP or return results in HTML, so the Web browser can't talk directly to the database. Even if it could, for security reasons, you probably would not want it to. The same argument applies to most other applications. You need the Web middle layer to extract the incoming data from the HTTP stream, talk to

财产法(中英文对照)

财产法（中英文对照） The Law of Property财产法 The old common law1 was preeminently the law of real property；and the distinction between “real property” and “personal property3” was a crucial one. Generally speaking， real property means real estate -1and and buildings ---- but it also includes such things as growing crops. Everything else ---- money， stocks and bonds， jewelry， cars， carloads of lumber， IOUs， bank deposits- is personal property. We all have a stake in real estate， since we all live somewhere； and we work， study， and travel somewhere， too. Everyone is a renter or an owner， or lives with renters or owners. But for most of us， that as far as the law is concerned the word property means primarily real property； personal property is of minor importance.

(完整版)数据库重要术语(中英文)

单词汇总（数据库专业一点的词汇其实主要就是每章后面review items的内容，在这里简单列一下，如果你实在没时间看书，至少这些单词要认识。）： 1.数据库系统：database system(DS),database management system(DBMS) 2.数据库系统（DS），数据库管理系统（DBMS） 3.关系和关系数据库table= relation，column = attribute属性，domain, atomic domain, row= tuple， relational database, relation schema, relation instance, database schema, database instance; 4.表=关系，列=属性属性，域，原子域，排=元组，关系型数据库，关系模式，关系实例，数 据库模式，数据库实例; 1.key们: super key, candidate key, primary key, foreign key, referencing relation, referenced relation; 2.超码，候选码，主码，外码，参照关系，被参照关系 5.关系代数(relational algebra)：selection, project, natural join, Cartesian product, set operations, union, intersect, set difference ( except\minus), Rename, assignment, outer join, grouping, tuple relation calculus 6.（关系代数）：选择，项目，自然连接，笛卡尔积，集合运算，集，交集，集合差（除\负）， 重命名，分配，外连接，分组，元组关系演算 7. sql组成： DDL：数据库模式定义语言，关键字：create DML：数据操纵语言，关键字：Insert、delete、update DCL：数据库控制语言，关键字：grant、remove DQL：数据库查询语言，关键字：select 8. 3.SQL语言：DDL，DML，DCL，QL，sql query structure, aggregate functions, nested subqueries, exists(as an operator), unique(as an operator), scalar subquery, assertion, index(indices), catalogs, authorization, all privileges, granting, revoking, grant option, trigger, stored procedure, stored function 4.SQL语言：DDL，DML，DCL，QL，SQL查询结构，聚合函数，嵌套子查询，存在（如运 营商），独特的（如运营商），标量子查询，断言指数（指数），目录，授权，所有权限，授予，撤销，GRANT OPTION，触发器，存储过程，存储函数 9.表结构相关：Integrity constraints, domain constraints, referential integrity constraints 10.完整性约束，域名约束，参照完整性约束 5.数据库设计(ER 模型)：Entity-Relationship data model, ER diagram, composite attribute, single-valued and multivalued attribute, derived attribute,binary relationship set, degree of relationship set, mapping cardinality,1-1, 1-m, m-n relationship set (one to one, one to many, many to many), participation, partial or total participation, weak entity sets, discriminator attributes, specialization and generalization 6.实体关系数据模型，ER图，复合属性，单值和多值属性，派生属性，二元关系集，关系集， 映射基数的程度，1-1，1-米，MN关系集合（一对一，一对多，多对多），参与部分或全部参与，弱实体集，分辨符属性，特化和概化 11.函数依赖理论：functional dependence, normalization, lossless join (or lossless) decomposition, First Normal Form (1NF), the third normal form (3NF), Boyce-codd normal form (BCNF), R satisfies F, F holds on R, Dependency preservation保持依赖, Trivial, closure of a set of functional dependencies函数依赖集的闭包, closure of a set of attributes属性集闭包,

SQL命令大全-中英文对照

[code=SQL][/code] --语句功能 --数据操作 SELECT --从数据库表中检索数据行和列 INSERT --向数据库表添加新数据行 DELETE --从数据库表中删除数据行 UPDATE --更新数据库表中的数据 --数据定义 CREATE TABLE --创建一个数据库表 DROP TABLE --从数据库中删除表 ALTER TABLE --修改数据库表结构 CREATE VIEW --创建一个视图 DROP VIEW --从数据库中删除视图 CREATE INDEX --为数据库表创建一个索引DROP INDEX --从数据库中删除索引 CREATE PROCEDURE --创建一个存储过程DROP PROCEDURE --从数据库中删除存储过程CREATE TRIGGER --创建一个触发器 DROP TRIGGER --从数据库中删除触发器CREATE SCHEMA --向数据库添加一个新模式DROP SCHEMA --从数据库中删除一个模式CREATE DOMAIN --创建一个数据值域 ALTER DOMAIN --改变域定义 DROP DOMAIN --从数据库中删除一个域 --数据控制 GRANT --授予用户访问权限 DENY --拒绝用户访问 REVOKE --解除用户访问权限 --事务控制 COMMIT --结束当前事务 ROLLBACK --中止当前事务 SET TRANSACTION --定义当前事务数据访问特征--程序化SQL DECLARE --为查询设定游标 EXPLAN --为查询描述数据访问计划 OPEN --检索查询结果打开一个游标 FETCH --检索一行查询结果 CLOSE --关闭游标 PREPARE --为动态执行准备SQL 语句EXECUTE --动态地执行SQL 语句

实用法律中英文对照

实用法律英语中英对照版 上传时间:2010-8-30 浏览次数:3556 字体大小：大中小 ——民事civil ——民事civil affairs;affairs relating to civil law ——民事上的占有civil possesion ——民事上的没收civil forfeiture ——民事上诉civil appeal ——民事主体civil subject ——民事法律关系civil legal relationship ——民事活动activity relating to civil law ——民事纠纷civil dispute ——民事客体civil object ——民事原告civil plaintiff ——民事被告civil defendant ——民事指控civil charge ——民事案件civil case ——民事过失civil negligence ——民事责任事故accident involving civil liability ——民事补偿civil remedy ——民事诉讼civil action ——民事损害civil injury ——民事债务civil debt ——民事管辖civil jurisdiction ——民事制裁civil sanction ——民事审判civil trial ——民事调解civil mediation ——民事罚款civil penalty ——民事权利争议dispute concerning private rights ——民事权利剥夺deprived of private rights ——民事权利请求civil claim ——民事权利变更alternation of private right ——民政civil administraion

英文数据库列表

英文数据库列表 英文数据库 A ACM Digital Library收录了美国计算机协会（Association for Computing Machinery）的各种电子期刊、会议录、快报等文献AGRICOLA 农业参考文献数据库，涉及美国农业和生命科学等领域，提供了1970年至今的重要农业信息。 American Chemical Socitey 美国化学学会全文期刊数据库 American Mathematics Society 美国数学学会数据库，世界上最权威的数学学术团体，数据库内容涉及数学及数学在统计学、工程学、物理学、经济学、生物学、运筹学、计算机科学中的应用等 American Physical Society (APS) 美国物理学会数据库，为用户提供期刊的在线阅读。 Annual Reviews 为全世界的科学团体服务，提供由著名科学家撰写的评论。Annual Reviews分生物医学、物理学和社会科学三个主题，共出版29种期刊。 ASCE The American Society of Civil Engineers美国土木工程师协会数据库 ASME Technical Journal 美国机械工程师学会数据库。美国机械工程师学会,主持着世界上最大的技术出版之一，制定各种工业和制造业

行业标准。由于工程领域各学科间交叉性不断增长，ASME出版物也相应提供了跨学科前沿科技的资讯。 B Beilstein/Gmelin crossfire 以电子方式提供包含可供检索的化学结构和化学反应、相关的化学和物理性质，以及详细的药理学和生态学数据在内的最全面的信息资源。 BIOSIS Previews 世界上最大的关于生命科学的文摘索引数据库。Blackwell 英国Blackwell(英文文献期刊) (https://www.wendangku.net/doc/6014951492.html,) Blackwell出版公司是世界上最大的期刊出版商之一(总部设在英国伦敦的牛津)，以出版国际性期刊为主，包含很多非英美地区出版的英文期刊。它所出版的学术期刊在科学技术、医学、社会科学以及人文科学等学科领域享有盛誉。 近年来，Blackwell出版的期刊不断发展。目前，Blackwell出版期刊总数已超过700种，其中理科类期刊占54%左右，其余为人文社会科学类。涉及学科包括：农业、动物学、医学、工程、数学统计、计算机技术、商业经济、生命科学、物理学、人文科学、艺术、社会及行为科学等。 https://www.wendangku.net/doc/6014951492.html,V5ZW11Y2geE5 Blackwell出版期刊的学术质量很高，很多是各学科领域内的核心刊物，据最新统计，其中被SCI收录的核心期刊有239种，被SSCI 收录的有118种。

DBA字典(中英文对照)

1. Access method（访问方法）：此步骤包括从文件中存储和检索记录。 2. Alias（别名）：某属性的另一个名字。在SQL中，可以用别名替换表名。 3. Alternate keys（备用键，ER/关系模型）：在实体/表中没有被选为主健的候选键。 4. Anomalies（异常）参见更新异常（update anomalies） 5. Application design（应用程序设计）：数据库应用程序生命周期的一个阶段，包括设计用户界面以及使用和处理数据库的应用程序。 6. Attribute（属性）（关系模型）：属性是关系中命名的列。 7. Attribute（属性）（ER模型）：实体或关系中的一个性质。 8. Attribute inheritance（属性继承）：子类成员可以拥有其特有的属性，并且继承那些与超类有关的属性的过程。 9. Base table（基本表）：一个命名的表，其记录物理的存储在数据库中。 10. Binary relationship（二元关系）：一个ER术语，用于描述两个实体间的关系。例如，panch Has Staff。 11. Bottom-up approach（自底向上方法）：用于数据库设计，一种设计方法学，他从标识每个设计组建开始，然后将这些组件聚合成一个大的单元。在数据库设计中，可以从表示属性开始底层设计，然后将这些属性组合在一起构成代表实体和关系的表。 12. Business rules（业务规则）：由用户或数据库的管理者指定的附加规则。 13. Candidate key（候选键，ER关系模型）：仅包含唯一标识实体所必须得最小数量的属性/列的超键。 14. Cardinality（基数）：描述每个参与实体的可能的关系数目。 15. Centralized approach（集中化方法,用于数据库设计）：将每个用户试图的需求合并成新数据库应用程序的一个需求集合 16. Chasm trap（深坑陷阱）：假设实体间存在一根，但某些实体间不存在通路。 17. Client（客户端）：向一个或多个服务器请求服务的软件应用程序。 18. Clustering field（群集字段）：记录总的任何用于群集（集合）航记录的非键字段，这些行在这个字段上有相同的值。

常见英文数据库介绍

常见英文数据库介绍 A ACM Digital Library收录了美国计算机协会（Association for Computing Machinery）的各种电子期刊、会议录、快报等文献AGRICOLA 农业参考文献数据库，涉及美国农业和生命科学等领域，提供了1970年至今的重要农业信息。 American Chemical Society美国化学学会全文期刊数据库American Mathematics Society 美国数学学会数据库，世界上最权威的数学学术团体，数据库内容涉及数学及数学在统计学、工程学、物理学、经济学、生物学、运筹学、计算机科学中的应用等American Physical Society (APS) 美国物理学会数据库，为用户提供期刊的在线阅读。 Annual Reviews为全世界的科学团体服务，提供由著名科学家撰写的评论。Annual Reviews分生物医学、物理学和社会科学三个主题，共出版29种期刊。 ASCE The American Society of Civil Engineers美国土木工程师协会数据库 ASME Technical Journal 美国机械工程师学会数据库。美国机械工程师学会,主持着世界上最大的技术出版之一，制定各种工业和制造业行业标准。由于工程领域各学科间交叉性不断增长，ASME出版物也相应提供了跨学科前沿科技的资讯。 B

Beilstein/Gmelin crossfire以电子方式提供包含可供检索的化学结构和化学反应、相关的化学和物理性质，以及详细的药理学和生态学数据在内的最全面的信息资源。 BIOSIS Previews世界上最大的关于生命科学的文摘索引数据库。Blackwell 英国Blackwell(英文文献期刊)(https://www.wendangku.net/doc/6014951492.html,) Blackwell出版公司是世界上最大的期刊出版商之一(总部设在英国伦敦的牛津)，以出版国际性期刊为主，包含很多非英美地区出版的英文期刊。它所出版的学术期刊在科学技术、医学、社会科学以及人文科学等学科领域享有盛誉。 近年来，Blackwell出版的期刊不断发展。目前，Blackwell出版期刊总数已超过700种，其中理科类期刊占54%左右，其余为人文社会科学类。涉及学科包括：农业、动物学、医学、工程、数学统计、计算机技术、商业经济、生命科学、物理学、人文科学、艺术、社会及行为科学等。Blackwell出版期刊的学术质量很高，很多是各学科领域内的核心刊物，据最新统计，其中被SCI收录的核心期刊有239种，被SSCI收录的有118种。 Blackwell-Synergy journals https://www.wendangku.net/doc/6014951492.html,/Bowker 多年来在提供图书、期刊和出版信息相关之参考工具资源上，一直扮演着领导者的角色，提供：https://www.wendangku.net/doc/6014951492.html, with Reviews（在版书目），https://www.wendangku.net/doc/6014951492.html,（乌利希国际期刊指南）及期刊分析系统

法律英语学习(英汉对照)

1. The National People’s Congress is the highest organ of state power. 全国人民代表大会是最高国家权力机关。 2. The judicial organs of China consist of people’s courts， people’s procurator and the public security departments. 我国的司法机关由人民法院人民检查院和公安部门组成。 3. In the application of the law all citizens are deemed as equals. 一切公民在适用法律上一律平等。 4. The criminal law is one of the basic laws of our country. 刑法是我国基本法之一。 5. Criminal responsibility shall be borne for intentional crimes. 故意犯罪应当负刑事责任 6. In China， the principal penalties are public surveillance，detention，fixed-time imprisonment， life imprisonment and death. 我国的主要刑罚是管制，拘役，有期徒刑，无期徒刑和死刑 7. The court’s job is administering justice and upholding the law. 法院的任务是执行法律和维护法律。

侵权法(中英文对照)

中华人民共和国侵权 责任法 Tort Law of the People's Republic of China English version中文版 发文日期：2009年12月26日 有效范围：全国 发文机关：全国人民代表大会常务委员会 文号：中华人民共和国主席令第21号时效性：现行有效生效日期：2010年07月01日 所属分类：侵权( 民法->侵权) Promulgation date: 12-26-2009 Effective region: NATIONAL Promulgator: Standing Committee of the National People's Congress Document no: Order of the President of the People's Republic of China No. 21 Effectiveness: Effective Effective date: 07-01-2010 Category: Tort ( Civil Law->Tort ) 全文：Full text: 中华人民共和国侵权责 任法 Tort Law of the People's Republic of China 中华人民共和国主席令第21号Order of the President of the People's Republic of China No. 21 2009年12月26日December 26, 2009 《中华人民共和国侵权责任法》已由中华人民共和国第十一届全国人民代表大会常务委员会第十二次会议于2009年12月26日通过，现予公布，自2010年7The Tort Law of the People's Republic of China, adopted at the 12th session of the Standing Committee of the 11th National People's Congress of the People's Republic of China on December 26, 2009, is hereby promulgated and shall come into effect on July 1, 2010.

数据库安全中英文对照外文翻译文献

中英文对照外文翻译文献(文档含英文原文和中文翻译)

Database Security in a Web Environment Introduction Databases have been common in government departments and commercial enterprises for many years. Today, databases in any organization are increasingly opened up to a multiplicity of suppliers, customers, partners and employees - an idea that would have been unheard of a few years ago. Numerous applications and their associated data are now accessed by a variety of users requiring different levels of access via manifold devices and channels – often simultaneously. For example: ? Online banks allow customers to perform a variety of banking operations - via the Internet and over the telephone – whilst maintaining the privacy of account data. ? E-Commerce merchants and their Service Providers must store customer, order and payment data on their merchant server - and keep it secure. ? HR departments allow employees to update their personal information –whilst protecting certain management information from unauthorized access. ? The medical profession must protect the confidentiality of patient data –whilst allowing essential access for treatment. ? Online brokerages need to be able to provide large numbers of simultaneous users with up-to-date and accurate financial information. This complex landscape leads to many new demands upon system security. The global growth of complex web-based infrastructures is driving a need for security solutions that provide mechanisms to segregate environments; perform integrity checking and maintenance; enable strong authentication and non-repudiation; and provide for confidentiality. In turn, this necessitates comprehensive business and technical risk assessment to identify the threats,

常见的大数据术语表(中英文对照版)

常见的大数据术语表（中英文对照版） A 聚合（Aggregation） - 搜索、合并、显示数据的过程 算法（Algorithms） - 可以完成某种数据分析的数学公式 分析法（Analytics） - 用于发现数据的内在涵义 异常检测（Anomaly detection） - 在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了"Anomalies",用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息 匿名化（Anonymization） - 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据 应用（Application） - 实现某种特定功能的计算机软件 人工智能（Artificial Intelligence） - 研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习 B 行为分析法（Behavioural Analytics） - 这种分析法是根据用户的行为如"怎么做"，"为什么这么做"，以及"做了什么"来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式 大数据科学家（Big Data Scientist） - 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人 大数据创业公司（Big data startup） - 指研发最新大数据技术的新兴公司 生物测定术（Biometrics） - 根据个人的特征进行身份识别 B字节（BB: Brontobytes） - 约等于1000 YB（Yottabytes），相当于未来数字化宇宙的大小。1 B字节包含了27个0！ 商业智能（Business Intelligence） - 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解