DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 融合异形卷积核和矩形卷积核的卷积神经网络 4.1. 异形卷积核的实现 以下任以3 * 3的卷积核为例。 假设 A = ( a i ， j ) 3 ∗ 3 为3 * 3的标准卷积核， B = ( b i ， j ) m ∗ n 为图像， C = ( c i ， j ) m ∗ n 为A卷积B后的图像，则 c i ， j = ∑ s = 1 3 ∑ t = 1 3 ( α s ， t × b i + s − 2 ， j + t − 2 ) ，(2) 其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，(这里规定： i + s − 2 < 1 ， i + s − 2 > m 或 j + s − 2 < 1 ， j + s − 2 > n 时 b i + s − 2 ， j + t − 2 = 0 )对于如图2(a)所示的异形卷积核(其元素如图中标记)记为 A ¯ ，令 c ¯ i ， j = ∑ s = 1 3 ∑ t = 1 3 ( α s ， t × b ¯ i + s − 2 ， j + t − 2 ) ， (3) b ¯ i ， j = { b i ， j i = 2 k + 1 ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， m − 1 ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n b i ， j − 1 i = 2 k ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (4) 其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 若记， B ¯ = ( b ¯ i ， j ) m × n ， C ¯ = ( c ¯ i ， j ) m - 2 × n - 2 ，则 C ¯ 的偶数行与 A ¯ 与图片B卷积后的图片偶数行相等。(我们把 B ¯ 称为矩阵B的“移位矩阵”)。 分析表明，仅看偶数行 A ¯ 与B卷等于A与 B ¯ 的卷积。 如果删除矩阵 B ¯ 的第一行像素记作 B ¯ 1 ，标准3 * 3卷积核A与矩阵 B ¯ 1 进行步长为2的卷积，就等于图2(b)卷积核与矩阵B做步长为2的卷积。设P为监督样本图像集合，P1 = {X|X是Y经公式(4)的变化所得图像，Y属于P}，对P2 = {X|X是Y删除第一行并在最后一行补0得到的图像，Y属于P1}。通过对于一般的图像，删除第一行像素后(最后一行补0)，其特征信息几乎不会变化，在获取图像特征时P1和P2几乎等价，通过深度学习得到的卷积核应该近似相同。基于上述的分析，以P1作为监督样本，利用CNN进行学习(卷积时变步长为1)，就相当于同时用到了图2(a)，图2(b)所示的卷积核。同理可以用相同的思路处理图2(c)，图2(d)的卷积核，也就是对图像做纵向的移位，然后使用矩形卷积核进行卷积。这样可以通过对于图片的变化使得在使用同样的卷积核的时候使其感受野增加，对于图像的改变也使得异形卷积核在CNN中更加容易实现。异形卷积核的实现如图3所示。 图3. 异形卷积核的实现 4.2. 融合移位图片的卷积神经网络 基于以上的分析将移位的图片输入到CNN中进行学习，会使得卷积神经网络第一层的卷积核变为异形卷积核，从而提高网络第一层的感受野。但是每一种移位方式(纵向或横向)只能对应训练一个网络。且通过实验发现在使用不同的移位方式训练出来的网络，会使某些类的分类精度变高而另一些类的分类精度变小，这样使得总体分类精度并没有发生变化甚至降低，所以我们提出一种联合两种异形卷积核的卷积神经网络的分类模型。这个模型中我们需要建立3个独立的神经网络，分别将以不同方移位的图片放入相同的网络结构中进行学习，最后将softmax层的概率相加求和再进行分类。这样将两个网络的分类概率相加后可以使得其分到正确的类别。虽然计算量增大且网络参数变多但是可以大幅提高网络分类精度。网络结构如图4所示(注意网络训练的时候是分开训练的)： 图4. 融合网络结构 融合网络需要对所有的训练样本图片做移位操作(横向和纵向)。分别用正常图片和移位后的图片训练各自的网络，这样可以训练出3个独立的CNN网络，将训练好的3个网络的参数保留，在其输入层前加入对图片做移位操作的函数(原图训练的网络不加)，然后将其输出层舍去，把softmax分类概率相加求和构成新的输出层。这样构成一个新的网络，这个网络实际包含了三个相互独立的CNN，它们的输入是将同一张图片做不同的移位操作而得到的，所以每个独立的网络输入其实各不相同。
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user: 5. 实验 本文在MNIST、Fashion MNIST 和CIFAR-10三个数据集上进行仿真实验。MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所National Institute of Standards and Technology (NIST)。共70，000个手写数字图片大小为28 * 28，其中训练集60，000个，测试集10，000个。Fashion MNIST是MNIST数据集的升级版，两者格式大小相同，Fashion MNIST更具有挑战性。CIFAR-10数据集由10个类的60，000个32 * 32彩色图像组成，每个类有6000个图像，有50，000个训练图像和10，000个测试图像。使用MATLAB深度学习架构进行实验分析，为证明异形卷积核相对于传统卷积核的优势所在。构建了两种简单卷积神经网络。如图1和图5所示。 图5. 网络结构 分别用移位的图片(横向和纵向)和正常图片分别训练三个神经网络(使用图1所示的网络结构，卷积层第一层用8个3 * 3的卷积块，第二层用16个3 * 3的卷积块，第三层16个3 * 3的卷积块，池化层采用2 * 2步长为2的最大池化 [ 14 ] )，训练过程使用具有动量的随机梯度下降法 [ 11 ] [ 12 ] 训练网络，初始学习率为0.1。我们先取MNIST每个数字的训练集的百分之一(小样本训练集可以更加清晰看到不同卷积核对于不同的特征敏感度)，在迭代到正确率基本不发生变化时停止，重复100次平均后得到以下结果： 如表1所示，在小样本训练集上可以看到正常的图片训练出的网络对数字1、4的识别正确率更高，横向拉伸图片对数字9、6识别率更高，纵向拉伸图片对7、3的识别率更高。虽然总的正确率差距不大，但是对不同的数字不同的卷积核表现出了不同正确率，若将不同的卷积核的优势融合起来便会提高网络总体的正确率。 所以使用第四章所说的方法，用水平移位、垂直移位、正常的三种图片分别训练三个网络，将各网络的输出层删除，再将softmax层的概率相加求和除以3然后进行分类(这里也可以使用加权求和的方式给每个方向不一样的权重，本文三个方向权重相同)。在训练网络前对每一张图片的最外层都补了一圈0，这样使得移位后的图片和原图片大小相同。CIFAR-10数据集使用图5网络结构，MNIST和Fashion MNIST数据集使用图1网络结构(图一所示网络卷积层第一层用16个5 * 5的卷积块，第二层用32个3 * 3的卷积块，第三层64个3 * 3的卷积块，池化层采用2 * 2步长为2的最大池化)，如图所示每一层卷积层和全连接层后会加一个归一化层加快训练速度，训练过程使用具有动量的随机梯度下降法训练网络，初始学习率为0.01。在迭代到正确率基本不发生变化时停止。结果如表2所示。 Table 1 Experimental dat 训练图像类型 正常 横向拉伸 纵向拉伸 总正确率 84.43% 85.16% 83.82% 数字0 93.99% 94.53% 92.54% 数字1 95.26% 93.90% 92.75% 数字2 83.29% 85.10% 86.35% 数字3 81.80% 82.82% 84.16% 数字4 88.19% 80.76% 86.87% 数字5 81.26% 84.80% 77.34% 数字6 91.45% 92.38% 87.58% 数字7 81.59% 80.45% 83.87% 数字8 74.17% 73.32% 67.97% 数字9 72.02% 82.59% 76.84% 表1. 实验数据 Table 2 Experimental result 数据集 不同图片训练网络的正确率% 正常 水平移位 垂直移位 融合网络 MNIST 99.33 99.27 99.30 99.41 Fashion-MNIST 88.31 88.07 87.67 89.63 CIFAR-10 76.90 75.62 75.39 80.30 表2. 实验结果 如表2所示通过MNIST、Fashion MNIST和CIFAR-10数据集的仿真实验证明，联合了正常图像和拉伸图像训练出网络的softmax层，融合CNN网络的分类正确率有较为明显的提升。其次，经过对比发现，采用正常图片训练所得的网络精度越小，其融合网络对于其精度的提升就越大。所以融合网络对于在CNN表现不好的数据集中有着更大的使用前景。且通过表1所得结果，异形卷积核因对于曲线特征更加敏感，而对于直线特征的学习能力并没有矩形卷积块强，所以将两者结合提升了CNN的特征提取能力，从而提升了准确率。通过三个数据集的仿真实验，我们发现单独使用移位图片训练出的CNN网络没有正常图片训练出的CNN网络正确率高，那么单独使用异形卷积核并没有矩形卷积核的效果好。这应该是异性卷积核只对某些特征比较敏感的结果。 如表3所示融合网络在MNIST、Fashion MNIST和CIFAR-10三种数据集中的准确率都明显优于其它算法，且融合网络可以适用于大多数读者自己创建的CNN，只需要对训练数据集进行修改便可以将异形卷积核应用到网络中。这相对于对网络内部的修改有着更强可行性 [ 15 ]。在实际问题中，可以针对问题中较为明显的特征设计异形卷积核，且对于更大的卷积核有着更多的变化方式。 Table 3 Comparison of accuracy rates of various method 数据集 识别方法 准确率% MNIST 线性分类器 91.90 K近邻 95.10 PCA 96.72 SVM 98.60 LeNet-5 99.20 融合网络 99.41 Fashion-MNIST SVM 84.69 CNN 88.31 融合网络 89.63 CIFAR CNN 76.9 K均值 79.2 融合网络 80.3 表3. 各类方法准确率对比
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user: 摘要 随着“一带一路”倡议实施，中国与沿线国家的交往日益密切。与此同时，在政治、经济等方面的频繁往来对通晓当地法律的高端翻译人才提出了要求。为了满足社会对“外语 + 法律”复合型人才的需求，高校开始积极探索复合型外语人才培养。目前，有关复合型外语人才培养的探索虽已有三十余年，然而有关“外语 + 法律”复合型人才的研究却并不多。且多从教育者的角度展开，很少从学生的角度出发。对于学生来说，如何掌握岗位所需的知识与技能，实现从校园到职场的顺利过渡具有重要意义。因此，本文通过文献研究法，针对“外语 + 法律”复合型人才的培养现状进行分析，并通过调查研究法统计并分析主流招聘网站的具体招聘要求，最后从学生视角探索如何培养法律技能，为有志于此类工作的学生提供参考。
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user: 1. 引言 “一带一路”倡议带动沿线国家经济发展，我国对外合作和投资的步伐不断加大。与此同时，由于各国政治对话、贸易往来中常常涉及本国法律法规，而不同法系、不同文化的冲击容易引起法律纠纷，因此亟需“外语 + 法律”复合型人才，尤其是通晓当地法律与文化的法律翻译人才。 本文将CNKI作为文献检索的来源，以“复合型外语人才培养”和 “法律翻译人才培养”为关键词进行检索，分别显示351条和12条搜索结果。由此可见，“外语 + 法律”领域的研究十分有限，且研究多从教育者视角切入，如李晋、董晓波结合“一带一路”倡议对法律翻译人才的现实需求、培养现状进行分析并提出相应对策，并从专业设置、教学模式和师资建设等方面展开 [ 1 ]。张法连主要关注法律翻译人才培养的意义和途径，提出从课程设置、师资配置、培养方式等方面培养法律翻译人才 [ 2 ]。许多针对MTI法律翻译人才培养中存在的培养方式、师资建设等问题，提出建立教学体系和优化课程安排等解决办法 [ 3 ]。顾维忱从课程设置、教学方法、师资建设等方面提出人才培养的策略 [ 4 ]。 由此可见，目前有关法律翻译人才培养的研究多从国家和教育者的角度出发，围绕培养模式、课程设置、师资配置等方面展开。但这些问题难以在短期内得到解决，且高校的学习模式不同于中学，由于每个人对未来的规划不同，更需要强调学生的差异性和主体性，让学生能够根据就业市场的需要，主动培养岗位所需要的法律技能。因此本文选择从学生的角度切入，以覆盖面最广的英语专业为例，结合具体的招聘要求和工作内容提供建议，供外语专业学生参考。
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user: 2. 培养目标 2000年，高等学校英语专业英语教学大纲指出，我国每年仅需少量从事外国文学和语言学教学及研究的工作者，而大量需要外语与其他学科，如外交、经贸、法律、新闻等结合的复合型人才，因此培养复合型外语专业人才不仅是社会主义市场经济对外语专业人才培养提出的要求，也是新时代的需求 [ 5 ]。自此，外语人才培养不再局限于语言这个单一学科，而是逐渐进行跨学科尝试。 随着依法治国的理念日益深入人心，国家对“外语 + 法律”人才也愈加重视。2014年，党的十八届四中全会通过了《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》，提出“建设通晓国际法律规则、善于处理涉外法律事务的涉外法治人才队伍”，而涉外队伍无疑需要良好的法律知识和外语技能作为保障 [ 6 ]。 除了宏观政策，严峻的就业形势也对“外语 + 法律”复合型人才提出了要求。根据麦可思就业报告，2010到2019年十年中，英语专业自2010年至2013年连续四年为红牌专业，法学专业除16年外均入围红牌专业榜单。可以说单独设立这两门专业，学生们所面临的就业形势较为严峻，然而将二者结合之后，情况则大有不同。根据各大招聘网站的招聘信息显示，涉外法务和法律翻译的平均薪酬均高于纯法学或纯外语人才，因此培养“外语 + 法律”复合型人才无疑为外语专业学生指明了一条就业良路。从院校的就业报告来看，毕业生多在公检法、高校、海关、银行 [ 7 ]、外交、经贸等国家机关或企事业单位从事教学、翻译以及涉外法律服务等工作 [ 8 ]。 由此可见，培养“外语 + 法律”复合型人才就是培养通晓法律专业知识，并能熟练运用于涉外法律实践的外语人才。这一培养目标不仅是为了顺应时代发展，满足国家对于人才的需求，也是满足企业的实际需求，有利于解决就业问题，提高高校学生就业率。
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user: 3. “外语 + 法律”复合型人才培养现状 3.1. 培养模式 “外语 + 法律”复合型人才的培养单位主要分为三类：政法类院校、外语类院校以及综合类院校。大部分政法类院校均能结合法律优势培养外语人才，但只有部分学校开启了“外语 + 法律”复合型专业的培养模式。外语院校和其他院校中，尽管部分学校加入了学科交叉课程，并试行复合型人才培养方式，但仍然以延续单一型培养模式为主。 政法类院校中，外语专业在本科或研究生阶段大都结合了法律特色，如华东政法大学和中南财经政法大学，同时加入了法律和商科知识。部分院校启动了双专业双学位项目，如中国政法大学实行五年双专业双学位(外语、法学)培养模式，且修读该项目的学生通过学校考核，可获得免试攻读本校法学硕士学位的资格 [ 9 ]。 外语类院校中，本科阶段大多只开设英语、英语(师范)、商务英语专业，少数院校在研究生阶段开设法律外语相关专业。如广外在外国语言学及应用语言学硕士点下设法律语言学方向，在翻译硕士专业下设立商务、传媒、法律和本地化四个方向；进入博士阶段，共有法律语言学和法律翻译两个涉及法学知识的方向，并设有法律语言学研究所进行专门研究。 其他院校中，本科和研究生阶段均以纯外语专业为主，部分院校结合自身特色开设商务英语、科技英语等专业，仅有少数开设法律英语相关专业或开启复合型法律外语人才培养项目。如南京大学于2002年启动文强班项目，设计了本硕一体人才培养体系。即本科四年修读英语专业相关课程，并于第三学年加入法学、商学和新闻专业课程，致力于培养应用型文科人才 [ 10 ]。 3.2. 课程设置 目前各高校在本科阶段主要以听说读写译等基础课以及文学文化课程为主，仅为高年级学生开设1门法律相关课程，只有部分政法院校实现了外语和法学课程两手都抓。进入硕士阶段，相关课程有所增加，但也只有少数院校达到法律和外语课程比例均衡。 政法类院校中，西南政法大学“法学 + 英语”双学士复合型人才培养项目要求法学专业必修课44学分，英语专业必修课48分，基本实现专业知识和外语知识两手都抓。中国政法大学英语语言文学专业结合法学学科知识加入法律术语翻译、英美法律制度、法律文书写作等课程。翻译硕士的课程中半数以上与法律翻译有关，同时开设同声传译、计算机辅助翻译等课程。 外语类院校中，北京外国语大学翻译专业(本科)培养方案中，必修课以听说读写译等基础课和文学文化相关课程为主，选修课中仅开设一门法律翻译课 [ 11 ]；广东外语外贸大学法律语言学专业(硕士)的主要课程除语言学专业课程外，还包括法律语言学、中国法研究、法律翻译研究、外国法与国际法研究、中外法律案例分析等与法学知识和法律翻译有关的课程 [ 12 ]。 其他院校中，武汉大学翻译专业(本科)培养方案将听说读写译作为必修课主要内容，仅在第三学年加入一门法律翻译选修课 [ 13 ]。南京师范大学翻译硕士培养方案中必修课以翻译理论和实践课程为主，辅以文学文化和财经相关课程；选修课所涉及的交叉学科广泛，如传媒翻译、计算机辅助翻译等，但仅开设了一门法律文本翻译课程。 3.3. 师资配置 目前多数从事法律翻译教学的高校教师，多为外国语言文学专业出身 [ 14 ]，并不具备法学学科背景，且大多并未从事翻译理论与实践工作。长此以往，缺乏专业性师资容易为培养复合型外语人才带来阻碍。 根据学校官网，截止2018年年底，中国政法大学外国语学院同时具有外语和法学双重教育背景的教师36人，占教师总数37.5% [ 15 ]。而翻译研究所的教师2/3均具有法学背景，但以从事理论研究为主，参与口笔译实战的教职人员较少。上海外国语大学高级翻译学院的专任教师以文学、口笔译教育背景居多，其中从事文学、科技、法律等笔译实践和会议、商务、机械等口译实践的占比90%以上，但是具有法律领域实战经验的教职人员占比较小，且以笔译为主。武汉大学翻译系教师的教育背景以文学、语言学、教育学居多，并且更注重理论研究，科研成果丰富，参与口笔译实践的教师相对较少，研究方向与法律翻译相关的仅有一名。
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user: 4. 就业需求 由于目前的培养方式、课程设置和师资配置尚未完善，因此要求学生们充分发挥主观能动性，了解企业的招聘要求和工作内容，为进一步培养法律技能做好准备工作。 在求职的过程中，招聘网站信息量大、覆盖范围广，是毕业生们最青睐的渠道 [ 16 ]，因此本文选取了中国网络招聘三巨头的三个线上招聘网站：前程无忧、中华英才和智联招聘 [ 17 ]。受时效限制，仅选取最近两个月，即2020年5月17日至7月18日的招聘信息作为数据来源。 由于本文主要是以适用范围最广的英语专业为例，对即将步入职场的外语专业在校生，提供法律就业技能培养的建议，因此岗位的专业需求限制为英语专业，且所需经验限制在一年以内。以“法律翻译”为关键词进行搜索，在三大招聘网站中搜索到49条符合要求的结果，从招聘要求和工作内容两方面进行分析。 4.1. 招聘要求 除了对外语水平、翻译能力以及抗压能力、团队精神等做出要求外，还对具有法律背景的应聘者青眼有加。在招聘要求中31条提到法律知识技能，占比63.27%。具体可从教育背景、技能证书以及实践经验三方面进行解读。 教育背景方面，49家企业中，36.73%表示具有法律背景优先，其中77.78%明确提出优先法律专业，包括英语法律本科双学位、英语本科 + 法律硕士等复合培养方式。20.41%要求熟悉法律领域，了解当地法律法规和相关法律如知识产权等，还需要熟悉常见法律合同及条款。可以看出，企业对于掌握法律基础知识背景非常重视，因此外语专业学生须利用各种资源弥补法律专业知识。 技能证书方面，5家企业对应聘者在专利翻译、文本翻译、合同翻译等方面的法律翻译能力提出了要求；而要求掌握行业术语的企业占比10.2%。此外，3家企业都表示取得国家司法考试证书的应聘者优先考虑。尽管要求技能证书的企业占比不多，但是考取相关资格证书仍能为应聘者求职起到锦上添花的作用。 实践经验方面，22家企业都表示具有相关工作经验，包括专利、合同、法律翻译及审校经验及律所工作经验的应聘者优先，其中对合同翻译提出要求的企业最多，其次为专利翻译。由此可见，具备法律翻译实践能力的人才更受企业青睐。 4.2. 工作内容 熟悉法律知识并具备一定法律技能的目的在于未来能更高效地从事相关工作，因此，具体的工作内容也不容忽视，主要包括翻译审校和法律事务两方面。 翻译和审校工作占比高达89.8%，主要针对合同协议、专利文件、以及其他法律文书等笔译工作和会议陪同、商务谈判等口译工作。其中合同协议占翻译审校工作的38.64%，包括商务合同、代理合同、版权合同等；专利文件占比22.73%，包括专利说明书、专利诉讼、审查意见等；法律文书占比36.36%，包括组织章程、证人陈述书、抗辩书、行政诉讼文件、法律意见等，其次还涉及法庭证物、法律文献翻译；此外，32.65%招聘信息均涉及口译工作，其中接待陪同占口译工作比重最大，达62.5%，其次为商务谈判和会议口译，均占31.25%。 法律事务工作在所有招聘信息中占24.49%，主要包括起草文书和检索文件。其中起草文书占比14.29%，涉及出具法律意见、撰写法律理由、申请专利和商标等；检索文件占比8.16%，包括检索法律文献、法律法规、专利申请、案例等。此外，少量专业性法律事务还涉及处理专利申请、撰写、答辩等工作以及相关案例；审查法律意见和合同、辅助处理专利复审和行政诉讼、制作招标文件、进行商务谈判等工作事项。
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user: 5. 培养途径 根据企业的招聘要求和工作内容，大多数企业对应聘者的法律技能都提出了要求，尤其偏好具有法律背景知识以及相关实践经验的候选人。由此，学生们可以从知识输入和实践输出两方面入手，以期更好地满足就业需求。 5.1. 知识输入 对任何一门学科的认识都需要先进行理论学习，没有知识的输入就无法进行知识的输出。增加法律知识的输入主要可通过以下两种方式实现：课堂学习和以考促学。 5.1.1. 课堂学习 课堂学习是指学生在老师的引导下学习专业知识，具体体现为“老师上课学生听课”。目前，高校主要提供了双学位和辅修两种选择，根据教育资源共享的主体可分为院系合作、院校合作以及国际合作。 双学位是指学生在修读主修专业时，在学有余力的情况下可以选择另一学科门类专业作为双学位专业学习，并在规定时间内完成双学位专业的教学计划，达到全部学分要求后，即可在获得主修专业学位的同时获得另一专业的学位证书 [ 18 ]。辅修是指学习余力的学生利用在校期间修读同一层次的其他学科专业课程，达到专业要求的，学校可为其颁发辅修专业证书。与双学位不同之处在于总学分要求更低，且无需撰写和答辩学位论文。 高校通常利用自身学科优势提供优质双学位教育资源，进行院系间、院校间、国内外优势互补。如政法类院校开设法律专业，外语专业学生即可利用本校学科优势修读双学位或辅修法律专业，从而熟悉法律领域的基础知识和专业术语，丰富法律背景。此外，部分地区高校利用地理优势联合发起成立了大学联盟，支持跨校辅修和修读双学位，实现学分互认，为符合条件的学生颁发相应证书。例如“重庆市大学联盟”由六所高校(重庆大学、西南大学、第三军医大学、重庆医科大学、西南政法大学和四川外国语大学)共同设立，川外的学生即可借此平台到西政修读法律专业，学习部门法的基础知识，以及如何撰写法律文书、翻译合同协议等。此外，部分高校在本科和研究生阶段与国外高校合作进行联合培养。例如西南政法大学具有法学背景的硕士生可前往法国埃克斯·马赛大学攻读欧盟商法硕士项目，在法期间学习法律英语、商法、税法、经济政策等有利于涉外法律事务工作的课程，学生在完成相关要求后可获得两校颁发的学位证书。 5.1.2. 以考促学 考试，通常被视为是检验学习成果的一种方式，但是为了在考试中取得良好成绩，积极备考的过程也是学习的一种方式。学生们可以通过参加自考和国家法律资格考试增进对法学学科的了解，培养企业所需要的法律技能。 自考的全称为高等教育自学考试，是对自学者进行的以学历考试为主的高等教育国家考试，如果考生所报专业的所有考试科目合格并且论文答辩通过即可申请获得学位证书，且证书可在中国高等教育学生信息网查询认证。以西南政法大学法律(本科)专业为例，社会考生需要通过15门课程考试和毕业论文答辩。作为全日制本科生或研究生，可以免考中国近代史纲要和马克思主义基本原理概论两门考试，总共通过13门课程即可，而重庆市每年举办2次考试，1次可报名4门课程，最短2年即可考完所有科目。通过备战自考，学生们可以学习并掌握合同法、公司法、知识产权法等法律翻译工作常涉及的法律领域，以及学习法律文书写作这类实用技能，有利于进入职场后撰写法律意见书、各类规章制度、行政复议申请书等。 国家法律资格考试是法学生进入本行业的敲门砖。最新政策规定，2018年4月前入学的本科和研究生均有资格参加法考，而在此之后只有法学本科或法律硕士有资格报考。法考主要考察刑法、民法、刑诉、民诉、行政法、三国(国际公法、国际私法、国际经济法)、商经、理论法八个方面的知识内容。在备战法考的过程中，除了自主看书以及练习之外，外语专业学生还可以旁听法学专业的必修课，或者利用丰富的线上教学资源跟着名师学习相关课程。经过半年到一年的准备，学生们能够初步建立对法学学科的全面认识，熟悉法言法语，有利于未来从事法律翻译工作时，能够对法律语言准确理解并熟练运用。 5.2. 实践输出 学习一门新学科不仅需要“学”，还需要“习”，只有通过练习，才能将所学知识技能运用于实践，达到检验学习效果和巩固知识技能的目的。目前，高校和企业都为学生提供了不少实践机会，例如学术比赛、实习兼职等，外语专业学生可以充分利用校内外实践机会运用并强化自身的法律技能。 校内实践主要包括学术比赛和学术会议。学术比赛不仅可在本院、本校举办，还可以跨校、跨省举办。外语专业有机会参加的法律相关比赛包括：全国高校法律文书写作大赛、世界华语辩论锦标赛、全国法律英语大赛、“华政杯”法律翻译比赛等。例如西南政法大学代表队在2019年世界华语辩论锦标赛中夺冠，团队成员中就有一位16级外语学院的学子。此外，学生们还可以撰写以法律为主题的学术论文，并参加与相关的学术会议，在大会上发言，以汇报的形式呈现自己的论文思路，不仅能体现出法律逻辑思维能力还能展示自身的语言表达能力。 校外实践主要是指实习兼职。从企业的招聘要求可以看出，更青睐具有法律翻译、审校经验或律师事务所实习经验的应聘者。因此，外语专业学生可以通过校园就业网、校内外人脉资源以及线上招聘平台等渠道丰富自身的实践经历。例如，利用政法院校和外语院校的就业招聘网，学生们可在实习一栏搜索与自身条件相匹配的信息；还可以通过老师、师兄师姐以及亲友提供的实习兼职信息参与社会实践；以及通过翻译兼职群、提供口笔译兼职信息的外语公众号、线上翻译网站如语翼网、译言网等，先从通用类翻译工作做起，再逐渐积累法律领域的翻译经验。
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user: 6. 结论 实施“一带一路”倡议为沿线国家政治、经济来往带来了机遇，也对通晓当地法律及文化的外语人才提出了要求。培养复合型外语人才的法律技能需要培养模式、课程设置、师资配置三方面的改革，更需要外语专业学生主动从知识输入和实践输出两方面做出努力。根据企业的具体招聘要求，具有法学背景、熟悉当地法律法规、具有法律翻译经验的人才更受青睐。相应地，学生们可以通过课堂学习和考试掌握法律专业知识技能，通过学术比赛和实习兼职在实践中运用和巩固法律技能，从而为更好地满足社会需求贡献力量。
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user: 摘要 转向架作为动车组的核心部件，其性能状态直接影响着动车组的行车安全，转向架关键部件性能表征参数预测是实现转向架故障预测与健康管理的关键。本文通过研究转向架故障发生特点，探究转向架状态表征参数，结合三次指数平滑法适用范围广的优势，构建基于三次指数平滑法的转向架关键参数趋势预测模型。为了验证方法的有效性，本文使用CRH380动车组转向架轴承温度与轴箱齿轮温度数据进行了预测。结果表明，基于三次指数平滑法的转向架关键参数趋势预测方法能够有效预测转向架关键参数的变化趋势。
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user: 1. 引言 转向架作为高速动车组的核心部件，其性能状态直接影响高速动车组运行的安全性。研究表明，在动车组故障诱因中，大约30%是由转向架的损坏引起的。现阶段，国内动车组轴承故障的研究多集中于对轴承的故障诊断研究，且多以专家经验作为诊断依据；对轴承故障的预测性研究略显不足，而对故障的预测性研究是实现动车组轴承的计划性维修向其状态性维修过渡的有效手段。为此，本文在对转向架故障发生特点和状态表征参数进行充分研究的基础上，结合三次指数平滑法的优势，构建了基于三次指数平滑法的转向架关键参数趋势预测模型。本文对CRH380动车组转向架轴承温度与轴箱齿轮温度数据进行了预测，验证了方法的有效性。
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user: 2. 国内外现状 目前，关于转向架故障诊断的研究，国内外学术团体及工业界已开展了广泛的工作。杨三叶研究了滚动轴承的故障诊断分类，分析了样本的特性后选用了鲁棒性好的SVM。并且为了提高诊断准确率，选用了全局性能良好的搜索者优化算法(SOA)对SVM的参数进行优化。最终确定了基于SOA的SVM故障诊断算法，并利用仿真数据验证了此算法的可行性 [ 1 ]。冯新扬基于深度学习理论，提出了将CNN算法结合Softmax分类器，针对数据集不平衡问题引入加权损失函数和正则化等模型优化技术，搭建适于滚动轴承故障诊断的改进型深度卷积神经网络模型实现了轴承故障信号特征提取与目标分类 [ 2 ]。荆云建使用CWRU轴承标准数据集进行建模分析，验证了卷积神经网络从原始一维振动信号逐层卷积池化来抽取故障特征，并实现不同类型，不同程度故障准确分类的算法可行性 [ 3 ]。关于基于三次指数平滑法进行时序数据预测的研究也取得了一定成果。王国权等提出了一种自适应的动态三次指数平滑方法来进行风速预测，该方法利用了地毯式搜索方法，根据误差平方和最小的原则及时调整并获得最佳的平滑系数，然后进行后续的一步或多步风速预测 [ 4 ]。韩坤提出了基于非线性最小二乘法的指数平滑系数α选取方法，其核心思想在于根据预测值与实测值之间的拟合误差平方和最小值，利用非线性最小二乘法中具有松弛性质的搜索算法，通过高斯–牛顿迭代程序估计最优指数平滑系数α，使得指数平滑预测模型在预测过程中达到更为精准的预测精度 [ 5 ]。然而上述研究主要是针对已获取的转向架监测数据进行分析，实现对转向架系统当前运行状态和健康度的评价，对现阶段动车组由计划性维修向状态性维修过渡的目标帮助不够显著，故而实现在基于现有转向架监测数据基础上的预测具有更大的实际意义。
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user: 3. 三次指数平滑法 指数平滑法是一种时间序列分析方法，时间序列分析预测方法根据适用性的不同，可以分为全期平均法、移动平均法和指数平滑法等。其中，指数平滑法是通过计算指数的平均值，结合合理的时间序列预测模型，依据当前数据呈现的变化趋势对未来进行预测的方法。三次指数平滑法是指数平滑法中的一种，适用于时间序列呈抛物线变化的非线性数据。 3.1. 基于三次指数平滑法的趋势预测模型 设n个转向架部件检测参数组成的时间序列为 ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y t ) ，则转向架关键参数预测模型为： Y t + T = a t + b t T + c t T 2 (1) 其中： a t = 3 S t ( 1 ) − 3 S t ( 2 ) + S t ( 3 ) (2) b t = α 2 ( 1 − α ) 2 [ ( 6 − 5 α ) S t ( 1 ) − 2 ( 5 − 4 α ) S t ( 2 ) + ( 4 − 3 α ) S t ( 3 ) ] (3) c t = α 2 ( 1 − α ) 2 [ S t ( 1 ) − 2 S t ( 2 ) + S t ( 3 ) ] (4) S t ( 3 ) = α S t ( 2 ) + ( 1 − α ) S t − 1 ( 3 ) (5) 式中： Y t + T 为转向架部件监测参数预测值；T为预测超前时间；a t ，b t ，c t 为t时刻的预测系数； S t ( 3 ) 为第t时刻对应的三次指数平滑值；α为加权系数，且 0 < α < 1 ； S t − 1 ， S t − 1 ( 2 ) ， S t − 1 ( 3 ) 分别为一次、二次、三次指数平滑的平滑初始值。 3.2. 模型求解 1) 初始值确定。由于转向架系统各部件在运用过程中积累了丰富的数据，并且动车组具有单次运行时间和旅程长的特点，因此采用三次指数平滑法进行转向架关键部件参数预测时，初始值对预测结果产生的影响较小，因而选择原始数列的第1期的实际数据作为初始值。 2) 加权系数选择。加权系数α是在预测过程中，改变新旧数据对预测影响力的比例因子。α越大，表明新数据对预测结果的影响越大，预测结果的灵敏度越高，对新水平的适应性越好；反之，对实际数据的变化反应迟钝，容易产生滞后性。当机械设备的检测参数一般呈现随时间变化而波动，但长期趋势变化不大的特点时，应选取稍大的α值，一般在0.3~0.5之间取值。当数据长期趋势变化较大，呈现明显且迅速的波动时，应选取较大的α值，一般在0.6~0.8之间取值。 3) 数据预测。 ①将初始值与加权系数α代入公式(5)至(7)中，得到更新后的一次、二次、三次指数平滑值； ②根据公式(2)至(4)计算当前和过去时段的转向架关键系统部件监测参数预测系数，为三次指数平滑法计算提供基础； ③根据公式(1)，选取适合的预测超前指数，对未来数据进行预测，并得到最终结果。
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user: 4. 转向架关键参数趋势预测 4.1. 确定权重系数 以动车组转向架轴承温度监测数据为例，图1表明动车组转向架关键系统部件监测参数呈现随时间变化而波动，但长期趋势变化不大的特点，因而本文选取的α值为0.3~0.5之间，为提高算法的预测性能，采用均方误差最小化的方法来确定α的值，采用的MSE方法如下 M S E = 1 n ∑ t − 1 n [ Y ( t ) − X ( t ) ] 其中，n为预测的监测参数的数，Y(t)为预测值，X(t)为检测到的数值。 图1. 转向架小齿轮温度监测数据趋势变化 为使MSE最小化，方法如下：对参数α范围内的所有数从初始值0开始，以一个定步长∆α增长，即α = α + ∆α，直至α = 1结束，对于每一个α值，根据所选的指数平滑模型，计算模型预测值，然后计算该 对应的MSE，最后选取最小的MSE对应的α为最优模型参数。 4.2. 预测结果分析 为了验证基于三次指数平滑法的转向架关键参数趋势预测方法的有效性，本文使用获取的CRH380BL动车组转向架的轴承温度数据和小齿轮温度数据进行了测试，结果如下： 图2为转向架轴箱电机侧的小齿轮温度，其中红色为监测到的齿轮温度实际数据，蓝色为基于三次指数平滑法的预测数据。由图可知，蓝色曲线与红色曲线相比，虽然存在时间上的迟滞现象，但保持了基本一致的变化趋势，特别是在45~75 s，85~95 s之间，现象较为明显。在135~140 s之间，蓝色曲线的变化趋势与红色曲线相比略有不同，说明算法在参数选择上仍有优化的必要性。 图3展示的是转向架驱动电机侧轴箱轴承温度的趋势变化。由图可知，蓝色曲线与红色曲线相比保持了基本一致的变化趋势，特别是在80~95 s处，140~150 s处，蓝色曲线的预测值与红色曲线的实际值偏差趋近于0，表明本文使用的三次指数平滑模型能够有效实现轴箱轴承温度的变化趋势预测。在150 s处，蓝色曲线的最高点比红色曲线相比虽然存在3℃左右的偏差，但仍能够实现轴承温度的有效预测。 图2. 小齿轮温度–电机侧 图3. 轴箱轴承温度–驱动侧 图4. 小齿轮温度–轮侧 图4为转向架轮侧的驱动电机小齿轮温度变化趋势图。由图可知，在140~250 s之间，虽然存在1 s左右的延时，但与红色曲线相比仍保持了基本一致的变化趋势。在150 s处，蓝色曲线的峰值数据与红色曲线相比约有3℃左右的偏差，这与图3相似，证明本方法在对数据快速变化的预测能力上仍有改进空间，但即使是这样的误差，仍不影响对转向架故障的预测。
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user: 5. 结论 如何提高动车组运行安全性、可用性及降低运维成本，提高我国高铁动车组健康管理和运维决策水平，已成为轨道交通行业可持续发展的战略问题和迫切需求。转向架作为高速动车组的核心部件，其性能状态直接影响高速动车组运行的安全性。本文提出的基于三次指数平滑法的转向架关键参数趋势预测方法能够有效预测转向架关键部件表征参数变化趋势的方法，对提高转向架运行的安全性及计划修向状态修的过渡有着重要的意义。
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user: 摘要 全面分析《水工挡土墙设计规范》(SL379-2007)出现的主动土压力系数、土压力计算公式不完善、不完整、错误等问题，推导出墙后为水平面与无限斜坡面组合时、墙后填土为有限斜坡面、墙后填土为水平面与有限斜坡面组合等3种情况下的主动土压力计算公式，使得计算简单、明了；分析了衡重式挡土墙衡重台主动土压力计算公式与计算简图存在的错误，推导出正确的计算公式；探讨了岩石坡面对土压力的影响因素，给出了有限范围填土临界破裂角计算公式和有限填土土压力计算判别模式，更好地用于土压力工程计算。
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user: 1. 前言 《水工挡土墙设计规范》 (SL379-2007) [ 1 ] 附录A给出了各种情况下主动土压力系数、土压力计算图。笔者发现存在许多问题，有的是主动土压力系数计算不合理，有的是土压力计算公式不完善、不完整，有的是计算公式有缺陷，有的只给出土压力分布图，未给出具体计算式，在工程设计中，导致无法计算。
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user: 2. 挡土墙墙后填土为斜坡面、水平面与斜坡面组合时 2.1. 《水工挡土墙设计规范》计算模式 当挡土墙墙后填土为斜坡面、水平面与斜坡面组合时，《水工挡土墙设计规范》给出了主动土压力系数和土压力计算公式。 2.2. 主动土压力系数 规范附录(A.0.6-1)~(A.0.6-3)中的主动土压力系数采用了同一表达符号 K a ，三种情况下似乎是同一个数值；因为 H 0 > H d > z ，如果主动土压力系数 K a 相同的话，则有 e a 2 > e a 1 > e a 3 ，但从图1看出， e a 3 > e a 2 > e a 1 ，两者相互矛盾。很显然，规范附录(A.0.6-1)~(A.0.6-3)中应根据实际情况，分别采用不同大小的主动土压力系数，规范中疏忽了这个问题，在工程设计中引起混乱，即三个公式分别采用三个主动土压力系数 K a 1 、 K a 2 、 K a 3 ： e a 1 = γ H d K a 1 (1) e a 2 = γ H 0 K a 2 (2) e a 3 = γ z K a 3 (3) 2.2.1. 填土面为水平时的主动土压力系数 当墙后填土为水平面时，其主动土压力系数按下式计算： K a 1 = tan 2 ( 45 ∘ − ϕ / 2 ) (4) 图1. 墙后填土为斜坡面、水平面与斜坡面组合时主动土压力计算简图 2.2.2. 填土面坡角为 β 时的主动土压力系数 重力式挡土结构填土倾斜时，主动土压力系数可按下式计算： K a 3 = cos 2 ( ϕ − ε ) cos 2 ε cos ( ε + δ ) [ 1 + sin ( ϕ + δ ) sin ( ϕ − β ) cos ( ε + δ ) cos ( ε − β ) ] 2 (5) 很显然 K a 2 = K a 1 < K a 3 。 2.3. 主动土压力大小 (图1(a))中主动土压力分布图面积大小就是主动土压力大小，但规范中没有给出具体计算公式，下面给出主动土压力计算公式。 2.3.1. 墙后为水平面与无限斜坡面组合时的土压力大小(图1a) 设墙后填土水平段的水平距离 A B = a ， h = A C = a tan β ， c = C D ， z = C F = H d − a tan β ，E点的位置为两条土压力线交点，由土压力强度相等求得： γ ( h + c ) K a 1 = γ c K a 3 ，由此解得： c = K a 1 K a 3 − K a 1 h (6) 则线段 D F = H d − h − c ；土压力强度 D E = γ c K a 3 = γ ( h + c ) K a 1 ， F G = e a 3 = γ z K a 3 = γ ( H d − h ) K a 3 。 主动土压力大小为： E a = 1 2 γ ( h + c ) 2 K a 1 + 1 2 γ [ ( H d − h ) 2 − c 2 ] K a 3 (7) 2.3.2. 墙后填土为有限斜坡面时的土压力(图1b) 设 A B = d ，C点的位置为两条土压力线交点，由土压力强度相等 γ ( h 1 + d ) K a 2 = γ d K a 3 解得： d = K a 2 K a 3 − K a 2 h 1 (8) 则线段 B D = H d − d ， B D = H d − d ；土压力强度 B C = γ d K a 3 = γ ( h 1 + d ) K a 2 ， D E = e a 2 = γ H 0 K a 2 ， D F = e a 3 = γ H d K a 3 ， E F = e a 3 − e a 2 = γ H d K a 3 − γ H 0 K a 2 。 三角形ADF面积与三角形CEF面积之差即为主动土压力大小： E a = 1 2 γ H d 2 K a 3 − 1 2 γ ( H d K a 3 − H 0 K a 2 ) ( H d − d ) (9) 2.3.3. 墙后填土为水平面与有限斜坡面组合时的土压力(图1c) 设墙后填土水平段的水平距离 A B = a ， h = A C = a tan β ， c = C J ， d = C D ，K点为 e a 1 、 e a 3 两条土压力线交点，E点为 e a 2 、 e a 3 两条土压力线交点，由土压力强度相等分别求得 [ 2 ]： c = K a 1 K a 3 − K a 1 h (10) d = K a 2 K a 3 − K a 2 ( h + h 1 ) (11) 线段 J D = d − c ， D F = A F − A D = H d − h − d ；土压力强度 J K = γ ( h + c ) K a 1 = γ c K a 3 ， D E = γ ( h 1 + h + d ) K a 2 = γ d K a 3 ， F G = e a 2 = γ H 0 K a 2 。 主动土压力大小为三角形AJK、梯形JKDE、梯形DEGF面积之和，即： E a = 1 2 γ ( h + c ) 2 K a 1 + 1 2 [ ( γ ( h + c ) K a 1 + γ d K a 3 ) ( d − c ) ] + 1 2 ( γ d K a 3 + γ H 0 K a 2 ) ( H d − h − d ) (12) 主动土压力合力的作用点位置，可根据各分力对墙底求矩，等于合力对墙底求矩的面积矩法求得，这里不再赘述。
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user: 3. 衡重式挡土墙土压力 3.1. 《水工挡土墙设计规范》计算模式 衡重式挡土墙的主动土压力系数按公式(附Ａ.0.1-4)计算，衡重台以上、以下的主动土压力分别按公式(附Ａ.0.8-1)、(附Ａ.0.8-2)计算(图2)，其主动土压力强度图形的折点深度可按公式(附Ａ.0.8-3)、(附Ａ.0.8-4)计算。 图2. 衡重式挡土墙主动土压力计算图 3.2. 主动土压力系数 当墙后填土表面水平时，采用朗肯主动土压力系数 K a = tan 2 ( 45 ∘ − ϕ / 2 ) 进行计算。 3.3. 主动土压力分布及大小 对于无粘性土，不受减压平台影响的朗肯主动土压力强度为： p a = q K a + γ z K a (13) z = h 1 ， p a = q K a + γ h 1 K a ； z = H d ， p a = q K a + γ H d K a ，即为墙底主动土压力强度； z = h 1 + h 2 + h 3 ， p a = q K a + γ ( h 1 + h 2 + h 3 ) K a ，分布图见图2 (包括图中空白的面积在内的梯形面积)。 设置衡重台后，可以有效减少土压力，如果按照图2所示那样，在 h 1 底端， p a = 0 ； h 2 底端， p a = γ h 2 K a ； h 3 底端， p a = γ h 2 K a + γ h 3 K a 。事实上，式(A.0.8-2)第三项梯形面积的上底宽为 ( γ h 2 K a + γ h 3 K a ) ，证明了上述结论。图2中， h 3 底端水平线与斜线相交，表明主动土压力强度与不受减压平台影响的主动土压力强度相等，而设置衡重台计算的 p a = γ h 2 K a + γ h 3 K a ≠ 不受减压平台影响计算的 p a = q K a + γ ( h 1 + h 2 + h 3 ) K a ，两者在此不能相交，出现严重矛盾。问题到底出在哪里？如何解决这个矛盾？要解决这个问题从两方面考虑：一是 h 3 底端水平线与斜线不相交，交点处的土压力强度不相等；二是 h 3 底端水平线与斜线相交，交点处的土压力强度只能相等。根据土压力传递原理，笔者建议采用第二种情况较为合理。 3.3.1. 第一种情况 h 3 底端水平线与斜线不相交，交点处的土压力强度不相等，设置衡重台计算的 p a = γ h 2 K a + γ h 3 K a ，不受减压平台影响计算的 p a = q K a + γ ( h 1 + h 2 + h 3 ) K a ，需要重新绘制主动土压力强度分布图，计算土压力大小。 3.3.2. 第二种情况 h 3 底端水平线与斜线相交，交点处的土压力强度只能有一个，即不受减压平台影响计算值 p a = q K a + γ ( h 1 + h 2 + h 3 ) K a ，主动土压力强度分布图不变，但衡重式挡土墙衡重台下的主动土压力计算公式(A.0.8-2)有误，正确表达式为 [ 3 ]： E a 2 = [ 1 2 γ h 2 2 + 1 2 ( q + γ h 1 + 2 γ h 2 + γ h 3 ) h 3 + 1 2 ( 2 q + γ ( h 1 + h 2 + h 3 ) + γ H d ) ( H d − h 1 − h 2 − h 3 ) ] K a (14) 主动土压力合力的作用点位置，可根据各分力对墙底求矩，等于合力对墙底求矩的面积矩法求得，这里不再赘述。
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user: 4. 挡土墙墙后有较陡峻的稳定岩石坡面时的土压力 当挡土墙墙后有较陡峻的稳定岩石坡面，即岩坡角 θ > ( 45 ∘ + ϕ 2 ) 时，应按有限范围填土计算主动土压力(图3)。 4.1. 有限范围填土的判别条件 符合朗肯土压力条件的破裂角 θ c r 为 ( 45 ∘ + ϕ 2 ) ，规范给定的判别条件是成立的；如果符合库仑土压力 图3. 墙后有较陡峻的稳定岩石坡面时的土压力计算图 条件，其土体的破裂角不等于 ( 45 ∘ + ϕ 2 ) ，因此必须确定库仑条件下土体的破裂角大小。破裂角 θ c r 由下式计算 [ 4 ] [ 5 ]： tan θ c r = sin β ⋅ s q + cos ( ε + ϕ + δ ) cos β ⋅ s q − sin ( ε + ϕ + δ ) (15) s q = cos ( ε + δ ) sin ( ϕ + δ ) cos ( ε − β ) sin ( ϕ − β ) (16) 4.2. 主动土压力系数 当 θ > θ c r 时 K a = cos ( ε − β ) cos ( θ − ε ) sin ( θ − δ R ) cos 2 ε cos ( θ − ε − δ − δ R ) sin ( θ − β ) (17) 当 θ < θ c r 时 K a = cos 2 ( ϕ − ε ) cos 2 ε cos ( ε + δ ) [ 1 + sin ( ϕ + δ ) sin ( ϕ − β ) cos ( δ + ε ) cos ( ε − β ) ] 2 (18) 式中： ε ——墙背与垂直面的夹角； β ——填土面倾角； δ ——墙背与填土的外摩擦角； ϕ ——填土的内摩擦角； θ ——开挖面倾角； δ r ——滑动面上的摩擦角，根据滑动面粗糙程度确定。 4.3. 主动土压力 主动土压力计算公式如下： E a = q H K a + 1 2 γ h 1 2 K a + γ h 1 h 2 K a + 1 2 γ ′ h 2 2 K a (19) 作用方向与水平面呈( δ + ε )夹角。
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user: 5. 结论 1) 规范附录中式(附A.0.6-1)~(附A.0.6-3)中的主动土压力系数采用了同一表达符号，显然不妥，应根据实际情况采用不同的主动土压力系数。 2) 墙后为水平面与无限斜坡面组合、填土为有限斜坡面、填土为水平面与有限斜坡面组合等情况下的土压力分别按式(7) (9) (12)计算。 3) 衡重台下的主动土压力计算公式(附A.0.8-2)有误，计算公式与计算简图(附Ａ.0.8)相互矛盾，正确计算公式按(14)计算。 4) 朗肯土压力的破裂角 θ c r 为 ( 45 ∘ + ϕ 2 ) ；库仑土压力的破裂角 θ c r 按(15)~(16)计算。
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user: 摘要 宋代成都范氏家族是一个著名的政治和学术家族，在学术上有着重要的地位。家族在宋代出现了一大批杰出的人物，在四川地区乃至全国都具有举足轻重的地位。著名史学家范祖禹的两个儿子：范冲和范温，深受范氏家学的影响，二人在文史方面皆有所成就。但是二人的学术倾向却有着较大的差异，范冲精于史学，而范温擅长文学。学术倾向的不同对于范氏后学以及南宋诗论也产生了重要的影响。二人的学术倾向，受到性格的制约。范冲严肃认真，适合史学的一丝不苟；范温敢说敢做，不失幽默活泼。与此同时，师友交游圈的不同也为二人的学术倾向提供了选择的可能。因为父辈的关系，范冲的学术选择受到司马光的深刻影响；而范温则继承了苏氏学统。
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user: 1. 引言 历史上兄弟二人学术道路的异同是一个值得关注的问题，有助于研究其家族的家风以及学术传统。目前学界对于兄弟二人选择相同道路的关注较多，而选择不同学术道路的兄弟则涉及较少，需要进一步的研究，宋代范氏家族中范冲和范温二人文史上的差异就是一个值得关注的问题。 范冲与范温兄弟出自“世显以儒”的成都范氏家族。这一家族是宋代众多世家大族的代表之一，是“宋代四川学术家族的典范” [ 1 ]，兴盛时间长达两百年左右，对宋代四川甚至是全国都具有重要影响。 范氏家族具有浓郁的文史传统。从先辈范镇开始，范氏家族就在文史上显露锋芒。范镇参与编修《新唐书》《仁宗实录》以及《玉牒日历类篇》，“凡朝廷有大述作、大议论，未尝不与”，除此之外，还有私撰的史书，如《国史对韵》12卷、《东斋记事》10卷以及《国朝事始》1卷；范镇在文学上也声名显赫，“始以诗赋为名进士，及为馆阁侍从，以文学称”，词赋远传契丹、高丽 [ 2 ]。范祖禹参与编修《资治通鉴》，自撰《唐鉴》，文学上也不曾落后，司马光“在洛，应用文字皆出公手” [ 3 ]，深得司马光信任，连素有文名的苏轼都称赞他的文章足以流传当世，对他评价甚高：“清德绝识，高文博学，非独今世所无，古人亦罕有能兼者” [ 2 ]。范氏家族先辈文史皆通的家学传统对范冲、范温的学术倾向产生了巨大的影响，为二人提供了选择的可能性。 范冲的学术成就主要在史学上，其在史学界的地位不容忽视。他曾担任宗正少卿兼直史馆，继承父亲遗志，重修神、哲两朝实录，深得高宗信任，奉命修纂宗室谱牒《仙源庆系属籍总要》和编类司马光《记闻》，除此之外，还有《范祖禹家传》《宰相拜罢录》等独立撰写的史书。范温则在文学上深有造诣，仅存的《潜溪诗眼》是北宋时期著名的诗词评论著作，体现了范温深厚的文学素养，后世的文学著作中多有提及，可见《潜溪诗眼》在文学批评史上的地位。 二人同受家学传统影响，同为范祖禹后人，范冲成就偏于史学，范温成就偏于文学，何以会如此呢？本文希望对此做些探讨。