英语原文共 16 页， 第一章 生、死与时间 “因为我不能为死亡而停下来？因为我不能为死亡而停下来-他好心地为我停下来-马车只载着我们自己-和永生。隐喻是如此的普遍，以至于我们常常忽视它们。就像我们通常谈论死亡一样。欧盟-菲姆主义“他去世了”并不是武断的。当有人死了，我们不会说“他喝了一杯牛奶”或者“他有个主意”或者“他在沙发上做了铺垫”。相反，我们说“他走了”、“他离开了我们”、“他不再和我们在一起了”、“他从我们身边被带走了”、“他去了遥远的世界”、“他在亲爱的逝者中。”这些都是平凡的，而且都是隐喻性的。它们都是我们对出生、生命和死亡的一般隐喻方式的实例，其中出生是到达，生活在这里，死亡是离开。 因此，我们谈到一个婴儿“在路上”和“从天堂来的一个小包裹�

英语原文共 23 页， 时间 我们对生与死的理解在很大程度上与我们对时间的理解息息相关，这是因为死亡是不可避免的，还因为仅仅是时间的流逝也可以带来一些不可避免的事情。因此，在不可避免的事件中，时间可以被看作是因果关系，当我们说“这只是时间问题”的时候，我们的意思是时间的流逝将不可避免地导致该事件的发生。我们生活的主要文化模式之一是，地球上的每个人都被分配到一定的时间。我们分配的时间终将耗尽，我们将会死去。我们所看到的关于死亡的两个主要比喻都涉及时间跨度，即一天和一年，这绝非偶然。事实上，我们前面提到的关于死亡的这两个例子只提到了时间。 hellip;什么无情的原因使时间在收割中变得凶残。 （罗宾逊《给一个死去的女人》） 不过，在我背后我总听到时间的双翼战车�

英语原文共 22 页， 热带干旱森林的生态分组和边缘效应：爬行动物与微环境的关系 摘要 我们评估了热带干旱森林边缘碎片对爬行动物的结构和生态群体的影响及其与哥伦比亚加勒比海地区15个环境变量的关系。在2006年1月至12月的3次采样中，我们使用了15个牧场-边缘-内部梯度，每个梯度使用12个永久性线性样线。我们记录了35种（牧草：15，森林边缘：28，森林内部：16）。从干旱到雨季，边缘效应对最常见物种的丰度变化的影响，使得爬行动物的结构随着牧草-边缘-内部梯度和幅度不同。我们基于三个固定点确定了七个生态群功能性状：物种习性，大小和繁殖方式。牧场和森林生境之间属于每个生态组的种类比例不同但森林边缘与其内部之间没有差异。七个生态群中的四个居住在牧场和森林内部，所有生态群代表在森林边缘。卵�

英语原文共 8 页， 以(NH4)2S2O3为调节剂的硫油结块在弱酸浆中强化金矿石浮选 关键词：金矿石，浮选，表面油性聚集，硫代硫酸铵，扫描电镜分析。 摘ensp;要 本研究提出了一种新的浮选金方法，“硫油结块”法，可在实验室和工业规模试验中回收金颗粒。在H2SO4调节的弱酸性浆中加入(NH4)S2O3、油乳液和硫磺，丁基黄嘌呤为捕收剂，得到了最佳的金回收率。 本试验讨论了金浮选的基本概念，包括硫-油-金的团聚机理和(NH4)S2O3的作用。提出了可能的机理:(1)天然亲油性强;(2)在弱酸性纸浆中，S由(NH4)S2O3分解而成，(NH4)S2O3是一种高度疏水/亲油的物质，与金结块;(3)油滴在金箔表面形成“液体桥”，因此,精金粒子在一开始的形式转化为由液体粘在一起的桥梁,与此同时,硫可以加强黄金表面的吸附,扩大黄金的浮动大小范围,并显著提高�

英语原文共 6 页， 假蜜环菌（E-20）胞内黄曲霉毒素解毒酶的制备、纯化及性质研究 摘要：以前有报道称某些假蜜环菌（E-20）多酶对黄曲霉毒素具有解毒作用。在本文中，我们描述了一种称为黄曲霉毒素解毒酶的细胞内酶的分离纯化，该酶对黄曲霉毒素B1（AFB1）表现出解毒活性。这种黄曲霉毒素解毒酶在pH6.0和28℃下的比活性为7.09nmolmin/mg。通过SDS-PAGE测定，表观分子量为51.8kDa。等电点估计为5.4，在pH6.8和35℃时酶的活性最佳。纯化酶的活性通过埃姆斯测验确认。 关键词：解毒；黄曲霉毒素B1；真菌酶 1介绍 黄曲霉毒素B1（AFB1）是谷物霉菌黄曲霉和寄生曲霉的代谢产物，是一种强力的肝致癌物，是人类食品中广泛的污染物。黄曲霉毒素解毒的化学和物理方法目前很发达（Adegoke等，1991；Mukendi等，1991；Samarajeewa等，1991Park等，1

英语原文共 14 页， 英语译文共 13 页， 资料编号：[238125]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

英语原文共 10 页， 英语译文共 8 页， 资料编号：[238119]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

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英语原文共 27 页， 英语译文共 23 页， 资料编号：[238127]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

英语原文共 10 页， 基于深度学习的部分指纹识别算法研究 摘要 指纹识别技术被广泛用作各种移动设备上一种功能强大且有效的身份验证方法。但是，大多数移动设备都使用小面积的指纹扫描仪，并且这些指纹扫描仪只能获取用户指纹信息的一部分。此外，传统的指纹识别算法过分依赖指纹的细节，并且它们的识别性能在移动设备中受到很大的限制，该移动设备由于指纹扫描仪而只能获得部分指纹图像。本文提出了一种基于深度学习的局部指纹识别算法，用于对局部指纹图像的识别。它可以改善卷积神经网络的结构，使用两种损失函数进行网络训练和特征提取，最终提高部分指纹图像的识别性能。实验结果表明，该指纹识别算法比基于深度学习的现有指纹识别算法具有更好的性能，该算法针对公共数据集NIST-DB4和自建数据集NCUT