翻译公司筛选

翻译公司筛选（精选6篇）

翻译公司筛选 篇1

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对方提供服务前双方要有一个服务协议，最好可以要求对方公司出具一份企业营业执照复印件。协议内容应该有：

翻译公司筛选 篇2

前人的基于数据筛选的语言模型自适应方法大都依赖于一次解码的翻译结果, 他们根据一次解码的翻译结果从目标语言端语言模型的训练数据中筛选和当前翻译任务相似的训练数据。这些方法全部受限于翻译结果的质量, 越好的初始翻译结果会带来越精确的筛选到的数据。但是翻译结果远不够精确, 里面有很多噪声数据。带有噪声的翻译结果会误导数据筛选过程, 进而将噪声带入筛选到的训练数据中, 最终导致“噪声繁衍”的问题, 降低自适应后的语言模型的性能。

另外, 传统的数据筛选方法都是基于词袋模型的, 可以看作是上下文内容无关的。这些方法在整个数据筛选过程中将词语孤立看待, 以词为单位, 没有考虑上下文内容信息, 会降低筛选到的数据的质量。

为了解决以上方法的不足, 很多学者从跨语言数据筛选和引入上下文内容的角度提出了双语数据筛选方法, 基本上可以分为基于翻译模型的双语数据筛选和基于主题模型的双语数据筛选两类方法。在本论文中我们将对这两类方法进行全面综述和分析, 最后给出相关的比较, 总结和展望。

1 基于双语数据筛选的翻译模型自适应方法

1.1 基于词翻译的双语数据筛选 (CLWTM)

假设S=s1, …, sj表示翻译任务中的源语言句子, T=t1, …, ti表示目标语言端语言模型训练数据中的句子, 那么双语数据筛选模型可以在概率意义上转化为最大化P (S|T) 。通过贝叶斯准则, 等价于最大化P (S|T) 。

类似于跨语言信息检索, 基于词翻译的双语数据筛选可以表示为:

其中, P (s|t) 为通过IBM模型1训练得到基于词的翻译概率。由于数据稀疏问题, 该方法在实际数据筛选中效果不是很好, 为提高性能, 需要对模型做出平滑处理。

1.2 基于短语翻译的双语数据筛选 (CLPTM)

首先, 每一个句子T被分割成K个非空的短语序列t1, …, tk的集合U;其次, 非空的短语系列t1, …, tk被依次转化 (翻译) 成一系列的非空的短语系列q1, …, qk;最后, 将得到的短语转化 (翻译) 序列q1, …, qk的集合V进行调序组合生成句子S。

在以上假设下, 基于短语翻译的双语数据筛选可以表示为:

其中, M表示K个短语调序后的结果;B (T, S) 定义为U, V和M构成的三元组集合, 表示将T转换成S的过程。

对于给定的部分对齐关系, 我们关注的是由U, V和M构成的三元组与部分对齐关系是一致的, 记为B (T, S, ) 。一旦词语对齐关系确定了, 调序部分就可以忽略。利用最大化求和可以得到:

其中, P (sk|tk) 表示短语的翻译概率。最大化求和过程可以采用动态规划算法。

不同于基于词的翻译模型, 基于短语的模型在数据筛选过程以短语为单位, 融入了上下文信息, 理论上可以获得更好的性能, 但是直接运用基于短语翻译的相似值计算进行数据筛选效果不好。为提高性能, 通常采用线性排序的方法, 将不同的模型作为特征, 融合到统一的框架中。例如, 短语翻译特征, 词汇化特征, 词翻译特征等。

1.3 基于联合双语主题模型的双语数据筛选 (JBLTM)

在以上条件下, 一个跨语言主题相似句对的基于语义的对数可能性以及词-主题分布可以计算如下:

接下来, 通过最大化双语数据的联合对数可能性, 并采用标准EM算法去估算参数 (θ, φS, φT) 。E步骤:针对每个隐变量z, 计算句子S中的每个词s和配对句子T中的每个词t的后验概率;M步骤:通过E步骤计算得到的后验概率来更新参数。

1.4 基于成对双语主题模型的双语数据筛选 (CBLTM)

在数据筛选任务中, 对于一个相似的双语句对不一定要有完全相同的主题分布, 更加合理的应该是相似的主题分布。因为相似句对在长度不同的时候, 主题分布不可能完全相同变得尤其明显。我们希望JBLTM趋向于在长句时的主题向量的生成更好, 使得句对中两个句子的对数可能性更高, 而短句的最好的主题分布权重相对更小, 进而在JBLTM基础上我们提出了CBLTM。

一个跨语言相似句对 (S, T) 中, 我们希望S和T每个主题下的预期片段相似或是相近:

Q={P (zS|s, θS) , P (zT|t, θT) }表示建立在隐含主题分配上的后验分布, Q'={PS' (zS|s, ) , PT' (zT|t) }表示带有期望性能的理想的分布集合, 可以通过最小化两个分布集合Q和Q'之间的KL距离KL (Q'||Q) , 去寻找一个和Q最接近的一个理想分布集合Q'。有效的理想分布空间Q是非空的, 可以在其对偶形式下解决问题。最后, CBLTM同样可以用EM算法去估算参数, 并且使用后验正则化算法对跨语言相似句对中两个相应句子的最近的主题分配的期望进行线性约束。

2 比较与总结

以上四种双语数据筛选方法可以基本分为两类:基于翻译模型的双语数据筛选和基于主题模型的双语数据筛选:

2.1 基于翻译模型的双语数据筛选方法

相对于传统的利用单语数据筛选的方法, 双语数据筛选可以解决“噪声繁衍”的问题。另外, 相对于传统的基于词袋模型的方法和基于词翻译的双语数据筛选方法, 基于短语翻译的双语数据筛选方法能够从词汇的层面考虑“局部”上下文内容, 在数据筛选过程中以短语为处理单位, 提高数据筛选精度。

2.2 基于主题模型的双语数据筛选方法

该类方法可以从词的主题分布的层面考虑“全局”上下文内容。假设语义相关的词经常出现在相似的上下文中, 而这些语义相关的词通常可以看作是一个“主题”。该类方法将双语数据筛选过程看作是在语言上独立地跨语言语义表示, 并且假设相似的双语数据句对含有相同或是相似的主题分布, 也就是相同或相似的全局上下文信息。基于联合双语主题模型的双语数据筛选方法对跨语言相似的句对赋予相似的主题分布并且在建模过程中对于不同长度的句对处理是相同的, 所以更加适合于基于双语数据筛选的语言模型自适应任务, 并且有更好的性能。

相关实验结果表明, 相对于传统方法, 以上两类方法可以进一步提升数据筛选的性能, 在语言模型困惑度和翻译性能方面都有明显提高, 最终提高统计机器翻译中语言模型自适应的性能。

从系统融合角度来说, 基于翻译模型的双语数据筛选方法和基于主题模型的双语数据筛选方法对于双语数据筛选过程是相互补充的, 可以通过线性排序函数对这两类方法进行融合, 进一步提高数据筛选的性能。融合后的模型既能从词汇的层面考虑上下文信息, 又能从语义的层面考虑上下文信息, 因此融合后的模型比单一模型具有更好的上下文描述能力。

虽然以上数据筛选方法性能都相对很好, 但是在实际系统运用中模型过于复杂, 需在系统实现上做进一步的优化, 精简模型。如做相应的关键词信息处理, 利用Text Rank算法提取相应的关键词并对训练数据做处理, 在此基础上训练模型。另外, 要在根本上提高语言模型自适应的性能, 还需在模型和大数据方面做相应的深入研究, 一是要做到数据融合和模型整合的统一, 二是要做到海量规模的训练数据。

摘要：统计机器翻译中, 语言模型的性能受限于训练数据的数量和质量。为提高其性能, 通常采用数据筛选的方法筛选合适的训练数据。本文对基于双语数据筛选的方法进行了全面综述和分析, 并对各类方法进行了比较和总结。

关键词：统计机器翻译,双语数据筛选,语言模型自适应

参考文献

[1]Matthias Eck, Stephan Vogel and Alex Waibel.Language model adaptation for statistical machine translation based on information retrieval.Proceedings of LREC 2004, pages 327-330.

[2]Bing Zhao, Matthias Eck, and Stephan Vogel.Language model adaptation for statistical machine translation via structured query models.Proceedings of COLING 2004, pages 411-417.

[3]Sameer Maskey and Abhinav Sethy.Resampling auxiliary data for language model adaptation in machine translation for speech.Proceedings of ICASSP 2010, pages 4817-4820.

[4]Almut Silja Hildebrand, Matthias Eck, Stephan Vogel, and Alex Waibel.Adaptation of the translation model for statistical machine translation based information retrieval.Proceedings of EAMT 2005, pages 133-142.

[5]Sankaranarayanan Ananthakrishnan, Rohit Prasad, and Prem Natarajan.On-line language model biasing for dtatistical machine translation.Proceedings of ACL 2011, pages 445-449.

[6]Amittai Axelrod, Xiaodong He, and Jianfeng Gao.Domain adaptation via pseudo in-domain data selection.Proceedings of EMNLP 2011, pages355-362.

[7]Shixiang Lu, Wei Wei, Xiaoyin Fu, and Bo Xu.Translation model based cross-lingual language model adaptation:from word models to phrase models.Proceedings of EMNLPCoNLL 2012, pages 512-522.

翻译公司筛选 篇3

为了能更清楚地看到筛选的结果，系统将不满足条件的数据暂时隐藏起来，当撤销筛选条件后，这些数据又重新出现。

1．自动筛选

（1）首先打开要进行筛选的数据清单，然后在数据清单中选中一个单元格，这样做的目的是表示选中整个数据清单。

（2）单击数据筛选自动筛选菜单命令。在列标题的右边就会出现自动筛选箭头，如图8-1-12所示。

（3）单击字段名右边的下拉列表按钮，例如单击公司类型右边的，出现一个下拉列表，单击要显示的项，例如单击商业，就可以将商业类的单位筛选出来。所筛选的这一列的下拉列表按钮箭头的颜色发生变化，以标记是哪一列进行了筛选。

2．自动筛选前10个

在自动筛选的下拉列表框中有一项是前10个，利用这个选项，可以自动筛选出列为数字的前几名，操作方法如下。

（1）按照上面的方法进行自动筛选，使自动筛选的下拉箭头出现在列标题的右侧，单击此箭头，出现下拉列表框。图8-1-13自动筛选前10个对话框

（2）单击前10个选项，调出自动筛选前10个对话框

3．多个条件的筛选

（1）从多个下拉列表框中选择了条件后，这些被选中的条件具有与的关系，

（2）如果对筛选所提供的筛选条件不满意，则可单击自定义选项，弹出自定义自动筛选方式对话框，如图8-1-15所示。从中选择所需要的条件，单击确定按钮，就可以完成条件的设置，同时完成筛选。

4．移去筛选

对于不再需要的筛选数据，可以将其移去，其操作步骤如下。

（1）单击设定筛选条件的列旁边的下拉列表按钮，从下拉列表中单击全部选项，即可移去列的筛选。

（2）单击数据筛选全部显示菜单命令，即可重新显示筛选数据清单中的所有行。

5．取消自动筛选

6．高级筛选

自动筛选已经能满足一般的需求，但是它还有些不足，如果要进行一些特殊要求的筛选就要用到高级筛选。

在自动筛选中，筛选的条件采用列表的方式放在标题栏上，而高级筛选的条件是要在工作表中写出来的。建立这个条件的要求包括：在条件区域中首行所包含的字段名必须拼写正确，与数据清单上的字段名相同，在条件区域内不必包含数据清单中所有的字段名，在条件区域的字段名下必须至少有一行输入查找的要满足的条件。

简历筛选要点 篇4

一、首先查看客观内容（结合招聘职位要求）

主要包括个人信息、受教育程度、工作经历和个人成绩四方面。

（个人信息包括姓名、性别、年龄、学历等；受教育程度包括上学经历和培训经历；工作经历包括工作单位、起止时间、工作内容、参与项目名称等；个人成绩包括学校和工作单位各类奖励等。）

1、个人信息的筛选

A、在筛选对硬性指标（性别、年龄、工作经验、学历）要求较严格的职位时，如其中一项不符合职位要求则快速筛选掉；

B、在筛选对硬性指标要求不严格的职位时，结合招聘职位要求，也可以参照“人在不同的年龄阶段有着不同的特定需求”进行筛选：

25岁以前，寻求一份好工作；26－30岁，个人定位与发展；31－35岁，高收入工作（工资、福利、隐性收入）；36－40岁，寻求独立发展的机会、创业；41岁以上，一份稳定的工作。

2、在查看求职者上学经历中，要特别注意求职者是否用了一些含糊的字眼，比如有无注明大学教育的起止时间和类别等；在查看求职者培训经历时要重点关注专业培训、各种考证培训情况，主要查看专业（工作专业）与培训的内容是否对口。（做为参考，不做简历筛选的主要标准）

3、求职者工作经历是查看的重点，也是评价求职者基本能力的视点，应从以下内容做出分析与筛选：

1）工作时间：主要查看求职者总工作时间的长短、跳槽或转岗频率、每项工作的具体时间长短、工作时间衔接等。

A、如在总的工作时间内求职者跳槽或转岗频繁，则其每项工作的具体时间就不太会长，这时应根据职位要求分析其任职的稳定性。如可判定不适合职位要求的，直接筛选掉。B、查看求职者工作时间的衔接性（做为筛选参考）。如求职者在工作时间衔接上有较长空当时，应做好记录，并在安排面试时提醒面试考官多关注求职者空当时间的情况。

2）工作职位：不做为简历重点筛选参考依据，重中之重的是工作内容的情况。

3）工作内容

A、主要查看求职者所学专业与工作的对口程度，如专业不对口，则须查看其在职时间的长短；

B、结合上述工作时间原则，查看求职者工作在专业上的深度和广度。如求职者短期内工作内容涉及较深，则要考虑简历虚假成分的存在。在安排面试时应提醒面试考官做为重点来考察，特别是细节方面的了解。

C、查看求职者曾经工作的公司的大致背景（特别是对中高层管理和特殊岗位，做为参考）。

4）结合以上内容，分析求职者所述工作经历是否属实、有无虚假信息（做为参考），分析求职者年龄与工作经历的比例，如一个３０来岁的求职者，曾做过律师、医生，现在是营销师，现来应聘销售代表卖建材，可能吗？遇到这种情况要特别注意，如可断定不符合实际情况的，直接筛选掉。

4、个人成绩：主要查看求职者所述个人成绩是否适度，是否与职位要求相符（做为参考，不做为简历筛选的主要标准）。

二、查看主观内容（包括求职者对自己的评价性与描述性内容，如自我评价、个人描述等）主要查看求职者自我评价或描述是否适度，是否属实，并找出这些描述与工作经历描述中相矛盾或不符、不相称的地方。如可判定求职者所述主观内容不属实、且有较多不符之处，这时可直接筛选掉。

三、初步判断简历是否符合职位要求

1、判断求职者的专业资格和工作经历是否符合职位要求。如不符要求，直接筛选掉。

2、分析求职者应聘职位与发展方向是否明确和一致性。（做为参考）

3、初步判定求职者与应聘职位的适合度。如可判定求职者与应聘职位不合适时，将此简历直接筛选掉。

四、全面审查简历中的逻辑性

主要是审查求职者工作经历和个人成绩方面，要特别注意描述是否条理、是否符合逻辑性、工作时间的连贯性、是否反应一个人的水平、是否有矛盾的地方，并找出相关问题。

A、例如一份简历在描述自己的工作经历时，列举了一些著名的单位和一些高级职位而他所应聘的却是一个普通职位，这就需引起注意，如能断定简历中的虚假成份可以直接筛选掉。

B、如可判定求职者简历完全不符合逻辑性的，直接筛选掉。

五、简历的整体印象

主要查看求职者简历书写格式是否规范、整洁、美观，有无错别字，通过阅读简历，给自己留下的印象？（做为参考）

六、查看求职者薪资期望值（如有注明，需查看与招聘职位薪资大体匹配度，做为参考）。

七、结合以上内容最终判定简历是否符合职位要求？如根据以上不能判定是否符合职位要求时，可选用电话进行筛选；如可判定简历合格的可直接向用人部门推荐。

电话筛选简历的方法与要点：

电话筛选主要用于以下几种情况：

A.初次筛选时模棱两可的简历；

B.招聘职位有语言表达能力要求的简历；

C.几种筛选方法相结合并用的情况。

1.与求职者确认并自我介绍，询问现在打电话是否合适或是否方便；

2.告知求职者简历来源与应聘职位；

3.简单介绍公司或求职者应聘职位；

4.了解求职者目前所在地及目前工作状况（在职或失业）；

5.询问求职者应聘原因及离职原因；

6.了解求职者目前工作的主要内容以及主要技能（可以通过请求职者自我介绍的方式了解或其它方式）；

7.了解求职者对应聘职位的认识（可选）；

8.了解求职者对薪酬福利的期望值（可选）；

9.请求职者提出其所关心的问题（可选）；

10.了解求职者语言表达能力及沟通能力，如普通话是否标准等？（根据职位要求而定）

11.通过电话沟通情况，最终判定简历是否符合职位要求。

如何快速高效地筛选简历

一、查看简历的基本信息。

1、硬性条件：根据公司对该岗位的任职资格(性别、年龄、学历、业绩、相关工作经历等方面)，筛选简历前应明确哪些条件是必须的，在10秒钟之内即可做出判断，对不符合硬性条件的迅速PASS掉。

2、软性条件：每个年龄阶段人的思想都不同。一般而言，假设22岁踏入社会，22—25岁处于发展的初期，心态也比较浮躁，跳槽率较高，26—30岁，属于发展稳定期，这个阶段在逐步找准自己的职业定位，并按照自己的职业规划进行，31—35事业的顶峰期，职业定位非常明确，高速发展，追求高待遇，高职务。36—40岁，寻求独立发展的机会、创业。41岁以后一般追求事业的稳定。我们可以根据这个职业发展的特点进行对照，找准适合企业需求的简历。

3、其他条件。如待遇要求公司很难达到，这样的简历可以直接PASS掉，再比如简历上应聘者的居住地址离公司较远，极不方便，比如你在福田，肯定不会通知住在光明、沙井等地的人来面试，除非公司提供住宿，或者对方愿意搬到公司附近住。

二、查看简历的工作内容：

1、工作内容的对口性，简历的工作内容是否与企业要求的工作内容吻合。

2、工作时间长短与专业的深度的符合情况，如发现简历中工作时间短，而实践的内容比较精深，需要在面试时重点考察。

3、跳槽的频率。查看简历中跳槽的频率，如果经常跳槽，则其工作的稳定性比较差。一般而言在一个公司3年以上为稳定，如果出现1年左右的次数有几次，那么基本可以判断这个人不稳定。

4、工作时间的间距长短，如果简历工作时间中出现较长时间的空档期，应该在面试时重点关注。

5、职位与工作内容是否匹配。如果你要招一个人力资源经理，而这个人力资源经理工作内容是做人事档案，买社保之类的纯事务性的工作，你要当心，这个公司的人力资源经理是否符合你岗位所要求的人力资源经理条件了。

6、工作的所属行业的跨度。一般而言，有明确的职业定位的人都会限定在某个行业内，如果简历上行业跨度大，不具有相关性，则可以看出此人职业定位模糊。

三、辨别简历的真伪

1、年龄与学历的匹配。曾经有次去我们珠海的分公司出差，正好珠海分公司经理招聘业务员，过去面试一个业务员，我看这个员工的其他条件都比较符合，但他简历上写的20岁大专毕业，我当时有点怀疑，于是让他出示证件，他说丢家里了，我连问了他几个他学习的专业、课程等方面的问题，结果他回答结结巴巴。我基本上可以这个学历是假的了。

2、简历中是否有自相矛盾的地方。

3、查看简历中是否有水分。比如，在一个利润微薄的行业的普通岗位，该应聘者填的是比较高的薪酬，可见该应聘者的不诚实。如果应聘者在大公司做人力资源主管，一般不可能负责人力资源的6大模块，不可能样样精通。公司的战略决策，公司的人力资源战略规划一般不可能由其独立完成。另外简历中如果有一些模糊性的词汇，如“非常好，取得了很大的成绩。”等模糊字眼，这个时候要当心了，可能他实际并没有什么成绩。一般简历中的成绩方面最好要用数字说话，比如一个人力资源经理，可以描述自己的成绩：把公司的人才流失率从20%降低到10%，人岗匹配率从50%提升到90%，通过人员的调整，人均产值从多少上升到多少等实际数据。这样更能给人以真实感。

四、如何透过简历看应聘者

1、应聘的岗位比较多的，如果1个人投简历既应聘人事助理，又应聘客服文员，说明该应聘者定位不明确，求职动向模糊。

2、如果求职者从大公司跳槽到小公司，岗位也没有什么变化，薪资也没什么变化，基本可以判断此员工能力不强。相反，如果求职者，岗位在不断的晋升，公司的规模一家比一家大，可以判断此员工上进心较强。

3、如果在短时间内(1天以内)连续投2份或以上的简历，基本可以知道这个应聘者比较粗心。连当天投过的公司都不记得。相反如果间隔时间较长(一周以上)又投简历的，可以看出应聘者对该公司的该岗位特别感兴趣。

记录的筛选教案 篇5

1．理解排序和筛选的概念。

2．掌握在数据表视图中排序和使用“高级筛选/排序”窗口排序的操作方法。

3．掌握三种筛选（按选定内容筛选、输入筛选目标、使用“高级筛选/排序”窗口筛选）操作方法。

重点：记录的排序和记录的筛选操作方法。

难点：使用“高级筛选/排序”窗口进行排序和筛选；按选定内容筛选。教学设备：计算机教学机房和教学网络。教学过程： 复习提问：

1．在数据表中插入记录的物理位置是如何排列的？ 2．在“成绩表”中，各条记录是如何排列的？

3．在现在的“成绩表”中，能否直接看出数学成绩的排名？

引入新课：要解决象上述第三个问题一类的问题，就需要使用记录的排序操作。教师讲述：记录的排序就是根据数据表中某一个或某一些字段数据的大小重新排列表中记录的顺序。将记录按字段值从小到大排列称为升序（Ascending）排序，从大到小排列称为降序（Descending）排序。在保存数据表时，Access 将保存排序次序。下面学习两种排序操作方法。

出示问题：

1．在数据表视图中如何根据单个字段排序？ 2．在数据表视图中如何根据多个字段排序？ 3．如何取消排序结果？

学生看书自学教材中有关内容并上机操作完成例题[例1-3-5]、[例1-3-6]、[例1-3-7]，教师巡视辅导。

学生演示：由操作正确熟练的学生演示[例1-3-6]。教师引导学生看书“关于排序的几点说明”，并略作讲解。

教师讲述：在数据表视图中对记录排序能解决一些简单的问题。但在数据表视图中对多个字段进行排序时必须是相邻的字段，且排序的方式同为升序或降序。与之相比，使用“高级筛选/排序”窗口排序则具有很大的灵活性。

教师讲解并演示[例1-3-8]。出示问题，要求学生回答： 问题：

1．如何打开“高级筛选/排序”窗口？ 2．如何添加字段和设置排序方式？ 3．如何运行“高级筛选/排序”？

教师设问：在“高级筛选/排序”窗口中按照多个字段排序时，各排序字段的优先级别是如何规定的？

学生朗读教材中的说明①：在排序时，Access 会首先排序设计网格中最左边的字段，然后排序该字段右边的字段，依次类推。

学生操作[例1-3-8]。

教师讲述引入新内容：在数据表中，如果只想浏览、编辑满足特定条件的记录，通常使用Access的筛选功能来解决这类问题。下面学习三种筛选记录方法：“按选定内容筛选”“输入筛选目标”以及“高级筛选/排序”。

学生自学教材中“按选定内容筛选”一段内容，并上机操作完成例题[例1-3-9]。提问：

1．按选定内容筛选能否用于数字型字段？

2．能否同时在多个文本型字段上执行按选定内容筛选？如果要在多个文本型字段上执行按选定内容筛选应如何进行？

3．如果在文本型字段上筛选不包含某一特定值的记录，应如何操作？ 教师提出任务：

1．如何使用输入筛选目标进行筛选？

2．使用一次输入筛选目标方法，能够在几个字段上进行筛选？如果要在多个字段上使用该筛选方法应如何进行？

学生自学教材中“输入筛选目标”一段内容，回答以上两问题，并完成[例1-3-10]的操作。教师讲述引入新内容：按选定内容筛选和输入筛选目标筛选每次只能对一个字段进行筛选，使用“高级筛选/排序”窗口筛选可以对多个字段设置筛选准则，一次筛选出结果记录。

教师讲解并演示[例1-3-11]。学生练习完成[例1-3-11]。出示问题，要求学生回答：

1．使用“高级筛选/排序”窗口进行排序和筛选的操作有何异同？ 教师讲述：

① 在筛选记录时，如果不关心记录的排序方式，则设计网格中的排序方式可以不设置。但一经设置后，Access会首先排序设计网格中最左边的字段，然后排序该字段右边的字段，依此类推。

② 如果在“准则：”行上输入一个准则后，在其下一行上又输入另一个准则，则这两个准则之间的关系是“逻辑或”的关系。

③ 在两个以上（含两个）字段的“准则：”行上输入准则，称为复合准则，这些准则之间的关系是“逻辑与”的关系。如“例1-3-11”中。

复习提问：本课学习了哪些概念和操作？ 学生回答后，出示教学目标。布置作业：4、5、6、7、8。电子板书内容： 7．记录的排序

记录的排序就是根据数据表中某一个或某一些字段数据的大小重新排列表中记录的顺序。将记录按字段值从小到大排列称为升序排序，从大到小排列称为降序排序。⑴ 在数据表视图中排序。问题：

1．在数据表视图中如何根据单个字段排序？ 2．在数据表视图中如何根据多个字段排序？ 3．如何取消排序结果？

⑵ 使用“高级筛选/排序”窗口排序。问题：

1．如何打开“高级筛选/排序”窗口？ 2．如何添加字段和设置排序方式？ 3．如何运行“高级筛选/排序”？

4．在排序时，Access 会首先排序设计网格中最左边的字段，然后排序该字段右边的字段，依次类推。8．记录的筛选 ⑴按选定内容筛选。问题：

1．按选定内容筛选能否用于数字型字段？

2．能否同时在多个文本型字段上执行按选定内容筛选？如果要在多个文本型字段上执行按选定内容筛选应如何进行？

3．如果在文本型字段上筛选不包含某一特定值的记录，应如何操作？ ⑵输入筛选目标。问题：

1．如何使用输入筛选目标进行筛选？

2．使用一次输入筛选目标方法，能够在几个字段上进行筛选？如果要在多个字段上使用该筛选方法应如何进行？

⑶ 使用“高级筛选/排序”窗口筛选。

1．使用“高级筛选/排序”窗口进行排序和筛选的操作有何异同？ 教学目标：

1．理解排序和筛选的概念。

2．掌握在数据表视图中排序和使用“高级筛选/排序”窗口排序的操作方法。

3．掌握三种筛选（按选定内容筛选、输入筛选目标、使用“高级筛选/排序”窗口筛选）操作方法。

木糖发酵菌株的筛选 篇6

自20世纪70年代石油危机以来, 人们一直在寻找一种合适的能替代石油的燃料能源, 乙醇被看作是一种可替代石油的可再生能源。在以后的几十年里, 掀起了一股乙醇替代石油的研究热潮[1—4]。植物纤维中含有丰富的纤维素、半纤维素和木质素, 其中, 半纤维素主要由D-木糖聚合而成。木糖是自然界中含量仅次于葡萄糖的单糖, 经测算, 木质纤维素类原料中半纤维素组分的有效利用有可能使乙醇燃料的生产成本降低25%。能发酵木糖产生乙醇的微生物包括细菌、丝状真菌和酵母菌, 其中酵母的木糖发酵能力最强。目前已知至少22种酵母能转化D-木糖成乙醇。其中研究较为深入的只有三种酵母, 即管囊酵母、毕赤酵母和休哈塔假丝酵母[5]。本文筛选到了一株能以木糖为原料发酵生产乙醇的假丝酵母菌株, 并对其进行了初步的鉴定, 同时考察了其发酵木糖产乙醇的能力。

1实验材料和方法

1.1菌种来源

抚顺周边森林土壤。

1.2药品及仪器

1.2.1药品

木糖、酵母粉、蛋白胨、琼脂粉、红四氮唑 (TTC) 、地衣酚、无水乙醇、葡萄糖、半乳糖、蔗糖、麦芽糖、棉子糖、硝酸钾、硫酸铵、醋酸钠、磷酸氢二钾、3, 5-二硝基水杨酸、氢氧化钠和酒石酸钾钠等。

1.2.2仪器

SHA—B恒温振荡器、HZQ—QX全温振荡器LAB—LINE摇床、MoticBA 210生物显微镜、TGL—16C离心机、722E分光光度计、SBA—40生物传感分析仪、ES5000—25电子天平、BS 210S电子天平超净化工作台等。

1.3培养基

1.3.1富集培养基

YEPD液体。

1.3.2初筛培养基

蛋白胨20 g, 酵母粉10 g, 木糖20 g, 用1 000mL蒸馏水配制, pH 6.0, 121℃灭菌20min。初筛固体培养基包括TTC上层培养基和TTC下层培养基。

TTC上层培养基:TTC 0.05g, 木糖0.5g, 琼脂1.5g, 加入100mL水。

TTC下层培养基:初筛培养基加入2%的琼脂。

1.3.4斜面培养基

蛋白胨2%, 酵母粉1%, 木糖2%, 琼脂粉2%, 121℃灭菌20min备用。

1.3.5复筛培养基

蛋白胨2g, 酵母粉1g, 木糖2g, 用100mL蒸馏水配制, 121℃灭菌20min。

1.3.6发酵培养基

蛋白胨10 g, 酵母粉3 g, 木糖40 g, 水1 000mL, pH 5.0, 121℃灭菌20min。

1.3.7鉴定培养基

(1) 酵母生长测定培养基:YEPD液体培养基测定利用葡萄糖生长情况;将YEPD中的葡萄糖换成木糖, 测定菌株利用木糖生长情况。

(2) 生孢子培养基:醋酸钠1.0g, 酵母粉0.1g, 葡萄糖0.05g, 琼脂粉2g, 蒸馏水配制100mL, 自然pH。

(3) 同化氮源基础培养基:葡萄糖2.0g, K2HPO40.1g, MgSO4·7H2O 0.5g, 酵母粉0.02g, 琼脂2.0g, 蒸馏水100mL。

1.4分析方法

1.4.1木糖浓度测定

采用地衣酚法测定木糖浓度, 按表1配制反应体系, 置于沸水浴加热20min, 立即用冷水冷却, 以空白试验为对照, 测定A670nm值, 绘制标准曲线 (见图1) , 并求出样品中木糖浓度。

1.4.2乙醇浓度测定

利用生物传感分析仪分析。

1.5菌株筛选

1.5.1目标菌株的富集

称取1g土样, 加到100mLYEPD液体培养基中, 30℃、200r/min培养16h。连续传代三次后备用。

1.5.2 初筛

富集后的菌体悬浮液依次稀释101倍、102倍 、…106倍, 分别涂布初筛固体培养基, 30℃下培养36 h。

1.5.3 复筛

从初筛固体培养基上挑取红色较重的单菌落, 在斜面培养基上划线, 30 ℃培养48 h后于4 ℃ 冰箱中保存备用。取斜面培养的初筛菌株转接到复筛液体培养基, 30 ℃, 150 r/min震荡培养72 h, 测定培养液中的残余木糖和乙醇浓度。

1.6 菌种鉴定

1.6.1 生孢子试验[6]

接一环待测菌株于YEPD 液体培养基中, 30℃, 160 r/min培养16 h, 多次离心、洗涤后, 收集菌泥涂于产孢培养基上, 30 ℃ 培养72 h, 用显微镜观察孢子形状与数目。

1.6.2 同化碳源试验

将待测菌株接种在同化碳源固体培养基上, 28℃培养48—72 h, 观察菌体对半乳糖、蔗糖、棉子糖、麦芽糖的利用情况。

1.6.3 同化氮源试验

将待测菌株从新鲜试管斜面上刮下, 用无菌水洗涤后, 接种于同化氮源固体培养基上, 28℃ 培养48—72 h, 观察菌落在硫酸氨、硝酸钾等固体平板上的生长情况。

1.6.4 耐热能力考察

待测菌株接入到发酵培养基中, 在不同温度条件下, 150 r/min震荡培养72 h, 观察培养液中菌体的生长状态。

1.7 耐乙醇能力测定

用杜氏发酵管注满培养基后倒置于盛有YEPD液体培养基的试管中, 灭菌后加入不同量的无水乙醇, 静置三天后, 接种待测菌株于30℃ 的条件下培养。

1.8 木糖发酵试验

将1#菌株接种到发酵培养基中, 于30℃, 150 r/min 震荡培养72 h, 测定乙醇及残糖含量。

2 结果与讨论

2.1 初筛结果

101—106稀释倍数共6个初筛平板在30℃下培养36 h后, 前4个平板中的菌落未分开, 后2个平板分别生长354个和41个菌落, 其中有12个菌落呈微红至红色, 挑选其中的3个颜色最深的单菌落分别编号为1#、2#、3#, 3个菌株分别划斜面培养后4℃冰箱保藏备用。

2.2 复筛结果

把初筛获得的1#、2#和3#菌株分别转接复筛培养基, 于30 ℃震荡培养, 通过测定发酵产乙醇能力进一步筛选。结果如表2所示。

从表2综合分析可以得出产酒精量最多的是1#菌株, 该菌株乙醇最终发酵浓度最高, 残糖剩余最少, 木糖利用率达到81.9%。

2.3 菌种鉴定

对复筛获得的能够以木糖为原料发酵生产乙醇的1#菌株进行了生理生化鉴定。

2.3.1 生长孢子试验

两端芽殖, 无子囊孢子, 在培养基载片培养时, 可见大量的假菌丝。

2.3.2 同化碳源试验

在分别以半乳糖、葡萄糖、木糖、蔗糖、麦芽糖为唯一碳源的固体培养基上能正常生长, 在以棉子糖为唯一碳源的固体培养基上不生长, 由此确定它能同化半乳糖、葡萄糖、木糖、蔗糖、麦芽糖, 不能同化棉子糖。

2.3.3 同化氮源试验

在以硫酸氨为唯一氮源的固体培养基上能正常生长。而在以KNO3为唯一氮源的固体培养基上不生长, 由此确定它不能同化硝酸盐。

2.3.4 酵母耐热能力考察

酵母发酵过程中会产生大量的热, 而且由于季节温差变化较大, 因此, 筛选出的酵母应该能耐一定的高温。对1#假丝酵母进行了耐热能力测定试验, 结果见表3。

++生长旺盛 ;+生长一般;-不生长

从表3中可以看出, 1#菌株的耐热能力较强, 最高耐受温度为41℃。

经过上述生理生化试验, 根据《酵母菌的特征与鉴定手册》可以初步鉴定1#菌株为假丝酵母 (Candida sp.) 。

2.4 1#假丝酵母耐乙醇能力考察

将筛选出的产乙醇能力较强的3株酵母菌株依次接在乙醇浓度梯度的YEPD培养基中, 观察菌株生长情况。如表4所示。

++生长旺盛:+生长一般; -不生长

从表4中可以看出, 1#假丝酵母的最大乙醇耐受浓度可达到13%, 具有很好的应用前景。

2.5 酵母发酵木糖试验

将1#菌株活化后按10%接种量转接到50 mL 木糖发酵培养基 (40 g/L木糖) 中, 30 ℃, 150 r/min 震荡培养72 h, 测定培养液的乙醇和残余木糖浓度, 结果见表5。

从表5中可以看出, 1#菌株以木糖为原料发酵生产乙醇时, 发酵液中的乙醇浓度可达1.06 g/ 100 mL, 乙醇产量可达到理论产量的56.9%。

3 结论

(1) 经过初筛和复筛, 筛选到一株能够以木糖为原料生产乙醇的1#菌株, 对其进行生孢子试验、同化碳源和同化氮源试验、耐热能力和耐乙醇能力测定, 初步鉴定为假丝酵母菌株。

(2) 利用该菌株进行木糖产乙醇试验:当发酵温度30℃, 最适pH 5左右, 发酵时间72小时, 接种量为10%, 木糖产乙醇的转化率达到29.0%, 相当于理论产率的56.9%, 发酵液72小时乙醇浓度达到1.06 g/100 mL。

参考文献

[1]林影, 张聚宝, 向柱方.假丝酵母Candidasp.木糖发酵生产乙醇.华南理工大学学报, 2006;34 (5) :33—37

[2]王靖, 安明泉.木糖发酵菌种研究进展.化学与生物工程, 2007;24 (11) :1—4

[3]黄薇, 程可可, 张建安, 等.木糖发酵生产酒精的研究进展.现代化工, 2007;27 (2) :78—83

[4]徐勇, 陈英, 勇强, 等.重组酿酒酵母的木糖发酵性能研究.林产化学与工业, 2008;28 (1) :23—28

[5]李静, 谭海刚, 丁涓.发酵木糖酵母的选育及其应用.酿酒, 2008;35 (3) :40—42