求LabVIEW数据采集方面的外文文献，谢谢各位了
本帖最后由 窝心辰 于
07:49 编辑
毕业设计要搞什么外文翻译的，我不知道怎么去找外文，希望有的兄弟发一份给我啊，没有中文的也行关键要有外外文的。谢谢ge位啦&&
可以给你找一篇，
流浪的醉人 发表于
可以给你找一篇，
谢谢了，发邮件给你你，多谢了
流浪的醉人 发表于
可以给你找一篇，
你好。请问有没有晶闸管或者单片机方面的外文哦。有的话麻烦你也发一份给我呢。万分感激。
谷了个子 发表于
你好。请问有没有晶闸管或者单片机方面的外文哦。有的话麻烦你也发一份给我呢。万分感激。
他收钱的&&太狠了，逼的我自己找了，&&同学你可以去IEEE上搜，我就是在哪上找的，
高级工程师
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求一个翻译软件
整篇英文文献的，给提供个下载谢谢
目前还没有能整篇翻译英文文献的软件,现在的大部分翻译软件都只是模糊翻译,有的地方用词和语法都不尽如人意,在线的翻译你可以用
如果您想翻译的准确一些,建议您去一些翻译类的论坛(网上遍地是,随便搜),把你要翻译的文章发个帖子,自有高手来帮你解答!
是有的，而且效果非常好。但是我要跟你说一下它的原理：
是一家资金非常雄厚的公司，推出了这个软件。但是并不是以软件为卖点，而是以服务为卖点的公司，他们建立了一个非常庞大的语言库，里面有许许多多国家的语言。 他们的软件卖到客户手里以后，客户在使用、翻译的同时，这个软件就把所有客户翻译的每一句话都上传到了语言库中。这样时间长久以后，5年，10年以后。语言库就变得非常庞大！！而且这些翻译的库包含了世界上许许多多人的主观翻译结果。 所以用这种软件进行的翻译，就相当于人工翻译了！！
语言库无限大，结合了世界上许多许多人的主观翻译结果，就成就了这个公司的整篇翻译功能。 微软，IBM，ADOBE都在用那家公司的软件呢。
最后告诉你那
以上说的都有道理，我的公司是专门做翻译工具的，我来说一下吧：
第一。现行的翻译工具 99%是按照词汇为单位来翻译，并不是以句子为单位，所以无论是金山快译，或者是金山词霸，或者现在的GOOGLE词霸。都不可能做到整段的翻译。即使强行翻译，也是惨不忍睹的。
第二。难道说现在没有好的翻译工具了吗？并不是的！！真正好的能够整篇翻译的是有的，而且效果非常好。但是我要跟你说一下它的原理：
是一家资金非常雄厚的公司，推出了这个软件。但是并不是以软件为卖点，而是以服务为卖点的公司，他们建立了一个非常庞大的语言库，里面有许许多多国家的语言。 他们的软件卖到客户手里以后，客户在使用、翻译的同时，这个软件就把所有客户翻译的每一句话都上传到了语言库中。这样时间长久以后，5年，10年以后。语言库就变得非常庞大！！而且这些翻译的库包含了世界上许许多多人的主观翻译结果。 所以用这种软件进行的翻译，就相当于人工翻译了！！
语言库无限大，结合了世界上许多许多人的主观翻译结果，就成就了这个公司的整篇翻译功能。 微软，IBM，ADOBE都在用那家公司的软件呢。
最后告诉你那个公司名字吧，那可是赫赫有名的 ：）
叫塔多思（TRADOS）全球专业翻译领域的标准工具
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很容易过去的，实在不成就谷歌翻译;El**vier SDOL**库
IEEE/EBSCOhost
RSC英国皇家化学学会&#10105，自己阅读几遍弄顺了就成啦！外文翻译不是论文的主要内容！这个估计需要自己搜索了;推荐使用ISI web of knowledge
Engineering Village2-----------------------------------------------------------中文翻译得自己做了！学校以及老师都不会看这个东西的！祝你好运童鞋你好：----------------------------------------------------------❶ACM美国计算机学会
ASCE美国土木工程师学会❺ProQuest学位论文全文**库❽ISI web of knowledge
Engineering Village2❷IEE(IEL)&#10104！我在这里给你点搜索国际上常用的外文**库;Nature周刊
NetLibrary电子图书❼Springer电子期刊
WorldSciNet电子期刊全文库&#10107。弄完之后！所以！网上基本很难找到免费给你服务的;国道外文专题**库
CALIS西文期刊目次**库&#10110
或者是2012 &
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求助一篇英文文献的翻译，谢谢各位了！
如题，求助这篇文献的翻译~~
Aspirin in the primary and secondary prevention of vascular
disease: collaborative meta-analysis of individual participant
data from randomised trials
有全文链接
题目：阿司匹林用于血管性疾病的一级预防和二级预防：来自随机测试的独立参与者数据的合作性荟萃分析
Introduction
已患有闭塞性血管疾病的患者面临高风险，长期抗血小板治疗(例如服用阿司匹林)能将严重血管事件(非致死性心梗、非致死性中风或血管性死亡)的年风险降低约四分之一。非致死性血管事件的年发生率典型地随之相应减少约千分之10至20，且血管性死亡率则会更少(但仍有一定数量)。除了好处之外，胃肠道或颅外出血的绝对增长幅度更小。因此，对于二级预防，抗血小板治疗的好处大大超越了所带来的风险。
(待续) 然而对于一级预防，这种平衡变得模糊，不服用阿司匹林的风险及服用的好处通常在数据上低于二级预防。之前的一级预防测试的荟萃分析不是基于独立受试者数据，因此无法在预后重要人群(例如老年人及其他进行期冠心病患者)中可靠地比较阿司匹林的好处和风险，也无法对进行期冠心病患者可靠地量化出血风险程度。当前的指导方针很大程度忽视了出血风险上的差异，而推荐阿司匹林广泛用于进行期冠心病的一级预防。相关文献指出，因为年龄是冠心病风险的主要确定性因素，所以超过特定年龄的所有人应每日服用阿司匹林，可以单独服用也可与其它药物同时服用。
(待续) 一级预防的另一种选择是推迟长期服用阿司匹林，直到发现患阻塞性血管疾病的证据时才开始服用。这种推迟的主要缺点是第一次证实患病可能就是致残或致死事件，但主要优点是避免了数十年缓慢增长的脑溢血或颅外出血风险。在一级预防测试中，大多数未服用阿司匹林出现非致死性心梗或阻塞性中风，才开始长期服用阿司匹林以避免复发，因此来自于这些测试的致死结果有助于决定阿司匹林的立即服用还是推迟服用(即推迟阿司匹林的长期服用，直到证实患病才开始服用)。
针对支持当前指导方针的分析中存在的局限性，且受此指导方针影响的巨大患者数目，阿司匹林用于血管性疾病的一级预防和二级预防：建立了独立参与者数据的合作性荟萃分析，涉及对服用阿司匹林进行一级预防的所有大型测试的主要调查机构。对之前获得的来自16个二级预防测试的个体受试者数据的荟萃分析也使用来比较阿司匹林在这两种治疗配置中的绝对和相对影响。
(Introduction结束) 试验合格标准
只有涉及服用阿司匹林与否的随机比较的一级预防或二级预防试验，才是合格的(服用阿司匹林与否的两组受试者都未服用其它抗血小板药物)。一级预防试验排除有阻塞性疾病病史的个体。(后续调查显示2%有血管性疾病史，但除了估计阿司匹林的绝对影响的分析之外，都保留在分析中。) 一级预防试验试图招募至少1000名安排治疗至少2年的非糖尿病患者。提供的个体参与者数据来自6个已发布的试验。未发布试验通过电子搜索和讨论找到，但未被确认。
如果二次预防试验涉及个体已患有心梗(6个试验)或中风或暂时性脑缺血(10个试验)，则可以将其包含到分析中，并将个体受试者数据贡献到2002抗血栓治疗试验者报告中。两个只有表格数据的试验显示在网上附录中，但没有贡献于分析中。电子搜索证实自2002年以来无类似的阿司匹林试验。
(试验合格标准 完) 事先规定的分析
对所有服用阿司匹林和未服用阿司匹林的受试者进行的比较，是对治疗期间的第一次事件的意向性分析。主要输出结果是严重的血管事件，定义为由血管引起的心梗、中风或死亡(包括猝死、肺动脉栓塞、出血及只针对二级预防试验的不明原因的死亡)；冠心病事件(心梗、冠心病致死或猝死)；中风(出血性或缺血性)；死亡；颅外出血(消化道出血及通常定义的需要输血的出血或致死)。在一级预防试验中，心梗和中风根据每个试验的定义分类为致死或非致死。在二级预防试验中，只有患者在试验结束时存活，或不是因为血管疾病而死亡时，才能将输出结果视为非致死。一级预防试验中有5个基于临床检查或CT影像分类为中风亚类型。在6个试验中，影像信息仅对于已确认为脑出血的中风患者是可用的。在大多数二级预防试验中可用的关于引起中风的信息很少。
(事先规定的分析 end) 统计分析
来自于试验的log-rank观察减去期望(o–e)及其方差(v)分别加和产生一个总数减去期望(G)及其方差(V)。事件率的一步估计是G/V。对于n个试验间差异性的χ2测试统计(χ2n–1)是S–(G2/V)，其中S是所有试验(o–e)2/v的和。由基线特征定义的多个子群间差异性比率，通过全局差异性测试进行调查，有助于避免来自多个对比的错误解释的假阳性结果。(对于每个特征，计算1自由度上的趋势的χ2测试。如果有11个不同的χ2测试且没有一个趋势是真实的，则它们的和具有期望11且具有方差至少为χ211)
对随机不等的试验(即2:1)，当显示调整控制总数并描述可用信息总量时对控制组乘以2，除此之外不做该操作。针对讨论目的，如果年事件率是常数且阿司匹林相对影响独立于年龄、性别及其它风险因素，则在5年的输出结果上计算阿司匹林的绝对影响(只有两个试验具有较长的随访)。
为了识别针对一级预防试验中无任何血管病史的患者的不同输出结果的风险因素，按测试分不同等级使用泊松分布来估计事件率对数在年龄、性别、糖尿病、吸烟、胆固醇总量、平均血压(收缩期和舒张期)、体重指数(BMI)的共同线性依赖性，并分配服用阿司匹林或控制不服用(网上附录第24页)。此外，对于冠心病事件该模型的结果与每个试验的绝对事件率用来对所有受试者的基线风险进行分类：很低(不服用阿司匹林出现冠心病的5年风险&2·5%), 低(2·5–5%), 中(5–10%), 或高(≥10%)。
试验及分析的更多细节可参见网上附录。
基金源的角色
研究的赞助者在研究设计、数据收集、数据分析、数据解释及撰写报告方面没有角色。秘书能完全访问研究中的所有数据，编写委员会对决定呈递发布负有最终责任。
(方法部分 完)
var cpro_id = 'u1216994';
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