"impose on" 和 "impose upon" 有什么区别?

时间: 2023-11-09 20:09:32 浏览: 31
"impose on" 和 "impose upon" 都表示“强加于”,但是它们的使用场景略有不同。 "impose on" 通常用于描述某种负担或责任被强加于某人,而 "impose upon" 则更多地用于描述某人被强加了某种不方便或不愉快的情况。例如: - I don't want to impose on you, but could you help me move this heavy box? - I'm sorry to impose upon you, but could I borrow your car for a few hours? 在这两个例子中,"impose on" 和 "impose upon" 都可以使用,但是前者更适合描述某种负担或责任,而后者更适合描述某种不方便或不愉快的情况。
相关问题

constraint mtvec_c { mtvec_mode inside {supported_interrupt_mode}; if (mtvec_mode == DIRECT) { soft tvec_alignment == 2; } else { // Setting MODE = Vectored may impose an additional alignmentconstraint on BASE, // requiring up to 4×XLEN-byte alignment soft tvec_alignment == $clog2((XLEN * 4) / 8); } }把这个代码改成上面使用了 pre_randomize()的形式

以下是将上面的约束代码改成使用 pre_randomize() 的形式的示例代码: ``` class mtvec_constraint extends uvm_constraint; // 约束变量 rand bit [1:0] mtvec_mode; rand bit [31:0] tvec_alignment; // pre_randomize() 函数 function void pre_randomize(); super.pre_randomize(); if (mtvec_mode == DIRECT) { tvec_alignment = 2; } else { tvec_alignment = $clog2((XLEN * 4) / 8); } endfunction // 约束函数 function void post_randomize(); super.post_randomize(); $display("mtvec_mode: %0d, tvec_alignment: %0d", mtvec_mode, tvec_alignment); endfunction // 构造函数 function new(string name = "mtvec_constraint"); super.new(name); // 添加约束条件 if (supported_interrupt_mode == DIRECT) { mtvec_mode.inside { DIRECT }; } else { mtvec_mode.inside { DIRECT, VECTORED }; } endfunction endclass ``` 在这个代码中,我们使用 pre_randomize() 函数来为约束变量 tvec_alignment 赋值。如果 mtvec_mode 是 DIRECT,那么 tvec_alignment 将被设置为 2。否则,我们将使用系统函数 $clog2() 来计算 tvec_alignment 的值。在 post_randomize() 函数中,我们将显示 mtvec_mode 和 tvec_alignment 的值。

in recent years, urban environment pollution has become a serious issue that deserves our attention. With the rapid development of urbanization, cities are facing a growing number of challenges in terms of air quality, water pollution and waste disposal. One of the main causes of urban pollution is industrialization. The excessive discharge of industrial waste and pollutants not only affects the environment but also poses a risk to people's health. Moreover, the increasing number of vehicles on the road has led to air pollution, causing respiratory diseases and other health problems. The improper disposal of household waste has also become a major contributor to environmental pollution. To address this problem, we need to take effective measures to reduce pollution levels. For example, governments can impose stricter regulations on industries to reduce the amount of waste they produce and encourage them to adopt more eco-friendly technologies.In addition, promoting the use of public transportation and encouraging people to walk or cycle can help to reduce the number of vehicles on the road and improve air quality. In conclusion, urban environment pollution is a complex issue that requires a effort from governments, industries and individuals. We must take responsibility and make conscious efforts to protect our environment for our health and future generations.翻译

近年来,城市环境污染已成为一个需要我们关注的严重问题。随着城市化的快速发展,城市在空气质量、水污染和废物处理等方面面临着越来越多的挑战。城市污染的主要原因之一是工业化。过度排放工业废弃物和污染物不仅影响环境,而且对人们的健康也构成了风险。此外,道路上车辆的增加导致了空气污染,引发呼吸系统疾病和其他健康问题。家庭垃圾的不当处理也成为环境污染的主要贡献者之一。为了解决这个问题,我们需要采取有效措施来降低污染水平。例如,政府可以对工业实行更严格的监管,减少其产生的废物量,并鼓励其采用更环保的技术。此外,推广公共交通和鼓励人们步行或骑自行车可以减少道路上的车辆数量,改善空气质量。总之,城市环境污染是一个复杂的问题,需要政府、工业和个人共同努力。我们必须承担责任,为我们的健康和未来世代保护环境。

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Heatwaves impose serious impacts on ecosystems, human health, agriculture, and energy consumption. Previous studies have classified heatwaves into independent daytime, independent nighttime, and compound daytime-nighttime types, and examined the long-term changes in the three types. However, the underlying mechanisms associated with the variations in different heatwave types remain poorly understood. Here we present the first investigation of the local physical processes associated with the daytime, nighttime, and compound heatwaves over the global land during 1979–2020. The results show that three heatwave types occur frequently and increasingly in most regions worldwide. Nighttime and compound heatwaves exhibit stronger increases in both frequency (the yearly number of the events) and fraction (the ratio of the yearly number of one heatwave type to the total yearly number of all types) than daytime heatwaves. Composite diagnostic analyses of local meteorological variables suggest that daytime heatwaves are associated with increased solar radiation under dry conditions and reduced cloud cover and humidity under a clear sky. In contrast, nighttime heatwaves are typically accompanied by moist conditions with increases in cloud fraction, humidity, and longwave radiation at night. These synoptic conditions for daytime and nighttime heatwaves are combined to contribute to compound heatwaves. Local divergences and moisture fluxes responsible for different heatwaves are further revealed. Positive moisture divergence anomalies are seen in most land areas for daytime and compound heatwaves, while they mainly appear in low latitudes for nighttime heatwaves. Our research provides a comprehensive understanding of the local mechanisms of different heatwave types, informing future risks and impact assessments.分析语言特征

详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

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