本次再版將對原教材中的所有案例全部更新。同時，結(jié)合國家相關(guān)財務(wù)會計政策制度的變化，對部分財務(wù)文書的編撰格式以及內(nèi)容做相應(yīng)完善。在修訂中，首先帶領(lǐng)學(xué)生簡單回顧各章節(jié)所涉及的財經(jīng)專業(yè)知識，在此基礎(chǔ)上將財務(wù)寫作理論及技法融入教學(xué)內(nèi)容之中，重點在于財經(jīng)知識的實際運用，結(jié)合專業(yè)綜合實訓(xùn)，把握從一般文體知識掌握、基本模擬參照到寫作
《漫畫成語故事》共兩冊，每冊六十條左右成語故事，用漫畫的形式解讀成語含義，并配合連環(huán)畫的形式講述有趣橫生的成語故事，同時每條成語還標(biāo)注了準(zhǔn)確的成語釋義、成語造句、近義詞、反義詞、成語拓展等。閱讀這些成語故事，可以了解更多歷史常識、拓展視野、提高作文寫作水平。
機械工業(yè)出版社本書旨在多方位建立科技論文分類和SCI論文體系，系統(tǒng)講述SCI論文的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)、寫作方法與步驟、寫作規(guī)則與技巧，并輔以大量實例分析和點評，有很強的針對性和實用性。本書共分9章，涵蓋科技論文分類、概念鏈，SCI論文體系（價值、結(jié)構(gòu)、語言、質(zhì)量、過程和評價六大體系），SCI論文主體寫作，SCI論文輔體寫作，S
老話兒是古人經(jīng)驗的總結(jié)，廣泛存在于生產(chǎn)、生活之中，因而具有地域性、民族性、行業(yè)性的特點。不同地域、不同民族、不同行業(yè)、不同人群中所流行的老話兒有些是不一樣的。老話兒內(nèi)容豐富，數(shù)量極多，為了閱讀方便，在本書中分成可以單獨成句的和只能用于語句之中的兩大類型，并且把可以單獨成句的分成：學(xué)習(xí)成長、社會交際、生活經(jīng)驗、為人之道、
《農(nóng)林科技寫作》所闡述的科技寫作基礎(chǔ)知識，立足于農(nóng)林相關(guān)專業(yè)學(xué)生，兼及研究生及農(nóng)林科技人員，以科技寫作能力為目標(biāo)，以實用寫作為主線，強調(diào)簡明易與，突出科技寫作個性，重視由寫作理論向?qū)嵱脤懽鞯霓D(zhuǎn)化。所選農(nóng)林科技著作、農(nóng)林科技論文、農(nóng)林類學(xué)位論文、項目申報書、項目可行性研究報告、農(nóng)林科技進度報告、考察調(diào)研報告、農(nóng)林發(fā)展規(guī)劃
教材集中選取中國近期成功企業(yè)的典型案例，由經(jīng)驗豐富的漢語教師團隊加以改寫，匯編成符合學(xué)生漢語水平（HSK4級以上）的閱讀課本。內(nèi)容覆蓋互聯(lián)網(wǎng)、高科技、共享經(jīng)濟、信息通訊、制造、餐飲、教育等熱門產(chǎn)業(yè)的龍頭企業(yè)與*的*頂層經(jīng)濟戰(zhàn)略，不但有助于提高學(xué)生的經(jīng)貿(mào)詞匯量與閱讀能力，更能幫助學(xué)生熟悉中國*取得的經(jīng)濟發(fā)展成就，并對中國
本研究調(diào)查了英國漢語初學(xué)者和教師對漢語作為第二語言教學(xué)的看法。研究者通過大規(guī)模問卷調(diào)查及個別訪談和課堂觀察，發(fā)現(xiàn)英國中學(xué)生認(rèn)為發(fā)音和漢字并不難學(xué)，而老師們卻覺得學(xué)生實際上在說漢語時并不關(guān)注發(fā)音，也低估了漢字的難度。老師們一致?lián)碜o交際法教學(xué)，但他們的教學(xué)實踐卻與教學(xué)理念不符。此外，研究發(fā)現(xiàn)漢語教學(xué)成功與否與學(xué)生個人行為習(xí)
《基礎(chǔ)漢語40課（第二版）》是經(jīng)典對外漢語教材《基礎(chǔ)漢語40課》的修訂版，而《基礎(chǔ)漢語40課》的前身就是20世紀(jì)80年代出版的《基礎(chǔ)漢語25課》。當(dāng)時教材一經(jīng)出版就受到廣泛好評，多次再版重印；到了本世紀(jì)初，在陳綏寧老師帶領(lǐng)下的編者團隊按照《基礎(chǔ)漢語25課》的框架，重新編寫了《基礎(chǔ)漢語40課》，十幾年來同樣是多次重印，成
本書在作者課堂講稿的基礎(chǔ)上成書，按照確定選題、查找資料、做讀書筆記、整理資料、寫作、發(fā)表的順序，介紹了一般文科，主要是文史哲專業(yè)的學(xué)生和科研人員進行閱讀、選題、查證、寫作的研究方法，系統(tǒng)全面，操作性強。本書旨在培養(yǎng)創(chuàng)新意識與科研能力，共分十講：怎樣選題、怎樣查資料、怎樣作社會調(diào)查、怎樣讀書、怎樣寫讀書筆記、怎樣判斷資料
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