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篇一：英文邮件最常犯的四大错误和范例

英文邮件最常犯的四大错误和范例

Email 是目前职场上最常被使用的沟通往来工具，人人都会写，但却非人人都可抓到其中的窍门，进而写出一篇能为自己及公司建立专业形象、又能让收件人想立即回信的email。到底台湾人的英文email 都犯了什么样的错误呢? 以下整理了在职场的英文email中最常犯的四大错误和范例。

问题一：Email 主旨要简短有力，才会让人一看就懂？

首先，主旨栏千万不可以空白，否则可能会导致email被 当成垃圾信件。再来，若信件内容经双方一再的往来答复，内文的讨论事项已脱离原主旨，那么请务必删除先前的信件内文，并换上一个新的主旨，一来是让收件人 更清楚信件内容，二来是方便日后搜寻信件和数据归档。而最后，不可将信件所有内容放在信件主旨栏，那只会让对方对你有乱无章法的坏印象，更别谈对方对你会 有后续的联系和回应了。

其实写一封商业英文书信一点也不难，要记住：忙碌的商务人士每天收到的email 至少约20 封，而主管们甚至会收到上百封的email，因此想吸引收信人的目光或是赢得对方秘书的注意，获得快速回信，秘诀在于你的email是否下了个好主旨。

一个好的email 主旨，要有三个大原则：条理分明、目标明确、符合内容。以下为几个email常见的问题，一起来比较错误及正确的用法。

错误一：主旨不够清楚明白

Subject: Request(主旨：请求) v.s Subject: Quotation Request for Gift Bags(主旨：赠品袋的询价请求)

第一个主旨虽然易读也与内容相关，但却一点也不明确。

第二个主旨把Request(请求)更明确化为Quotation Request(询价请求)，又再进一步加上for Gift Bags(关于赠品袋)，虽然还没看完信件全文，但这主旨已够明确易读，让收件人只要一眼瞥过，就可以马上对应到相关信息和流程，并且快速地回复这封要求信件。

错误二：主旨没有详细时间说明

Subject: Sales Promotion(主旨：促销活动) v.s Subject: Sales Promotion for 2012 A/W Collection(主旨：2012 秋冬新品上市的促销活动)

第一个主旨虽然比Sales来得明确，但到底是哪种的促销活动呢？第二个主旨多了for 2012 A/ W Collection，帮助收件人更明确点出信件内文是关于新品上市，这样的主旨才能快速带到重点。

问题二：Email 的开头该直呼名字还是用Dear Sir/Madam ？

在写英文信件时，是否曾对公式化的Dear Sir/Madam 感到陈腔滥调？也有人会问Dear翻成中文是「亲爱的」的意思，我明明和对方不太熟，这样称呼会不会太亲昵了呢？

在英文email规则中，Dear是一种表示礼貌、尊敬对方的意思，Dear Sir/Madam 是使用在写信给不知其名的人，亦即我们所谓的「敬启者」。

我们也可以将Dear解释为「致～」，例如Dear Alisa 就是致Alisa的信；当然你有其它更轻松的信件抬头选择，其实大部份的人都可以接受在信件抬头上直接

称呼名字，例如：Hi Alisa, 或是Good morning Alisa, 而该如何拿捏就在于你和收件人的关系、以及你们沟通的频率。

从信末署名可以看出你与对方想建立什么样子的关系，想较亲近一点，你就可以署名Alisa；若想与对方保持距离，就可以连名带姓的署名Alisa Tu。同样地，对方也会从中嗅出你的署名密码，而和你维系你所预设的双方关系。

另外，当你收到对方回复时，观察对方如何称呼你，以及如何在信末署名，你就知道下一次写信时，你也能怎么称呼对方。

问题三：Email 的用词口气越正式就越专业吗？

很多人都认为要写好一封email 就是要使用正式的措辞和口气，而且还要公事公办、就事论事，才能呈现出自己在工作上的专业度。但，这绝对是个错误的大迷思。

英文email 内文的写作重点是，让内文如同平常对话的口气，不打官腔也不咬文嚼字，所以在一般谈话中不会用到的措辞，在email 中也不会出现。

英语教育总是要求我们在写作时，要使用看似厉害专业的用字遣词和词组，和高阶的文法技巧，才能得到令人满意的高分成绩，但实际上，一封正确适当的email 内容，是要让人感到一目了然，又可以明确的收到所要传达的意思。

以大家常犯的错误举例来说，请比较两封信中内文的第一段we spoke earlier（信件一）和 we talked in the morning（信件二）。

信件一：

Subject: Problem solved!!

Jessie --- we spoke earlier, and glad to note the problem is solved. If you need further information or assistance please revert. Thanks & Regards.

中译：

主旨：问题解决了！！

洁西 --- 我们刚才讲过电话，很高兴知道妳的问题已经解决了。如果妳还需要更多信息或是协助，请再跟我说。谢谢，并致上我的问候。

信件二：

Subject: PBG Project Problem Solved

Hi Jessie,Thank you for your call in the morning.

I’m very glad that we were able to find a solution to the PBG Project. Good luck with your future progress on this.I’ll still be in the office until 3 p.m. when you decide how I can help you again.

Sara

中译：

主旨：PBG项目问题解决了

嗨，洁西，

谢谢妳今天早上打来。我很高兴我们能够找出PBG项目的解决办法。祝妳的项目进展顺利。

只要妳觉得我们还有机会可以帮上忙，我在下午三点之前都还会在办公室。 莎拉

we spoke earlier在信件一里的意思是：我们刚才讲过电话。并没有明确的提

到时间，会让人摸不着头绪，不知道我们曾在哪个时间点讲过话。而we talked in the morning 明确的指出，我们在早上通过电话，让收信者一看就能联想到早上的对话内容。

另外，在信件一的最后有一句：If you need further information or assistance please revert. 句末的please revert(请回复)，这句话简短又明确，建议可以常用在商业信件上。

问题四：Email 的信末问候语用Best Regards 最礼貌？

email 的结尾只有Best Regards 才最得体吗？Best Regards 翻成中文，叫做「致上我最高的问候」，是不是感觉有点咬文嚼字？

或许你会有疑问，这句咬文嚼字的问候语，却常在商业书信出现，竟然还是大家最熟悉的的问候语？为什么它会这么常见呢？因为，商业人士的时间永远不够用，只想用最快的时间处理一封email，而这句话因为太常出现，所以容易被大家接受，商业人士们也不用绞尽脑汁，去想出一句漂亮的信末问候语。

其实当大家都这么做的时候，不见得代表这就是最好的用法。范例一是另外几个常用的信末问候语，都是一些好记又简单的单字，可以挑选几个熟记，在下一次写信时使用，收件者一定会感受到你的用心。

从范例一的表格看来，email 结尾语的选用可是一门大学问，信末结尾语的使用必需考虑与email收件人的关系和收件人的互动情况。

篇二：SIR模型原理优缺点中英混排(暂定版)

SIR模型是传染病模型中最经典的模型，其中S表示易感者。模型中把传染病流行范围内的人群分成三类：S类，易感者（Susceptible），指未得病者，但缺乏免疫能力，与感病者接触后容易受到感染；I类，感病者（Infective），指染上传染病的人，它可以传播给S类成员；R类，移出者（Removal），指被隔离，或因病愈而具有免疫力的人。

SIR model is the most classic model in epidemic models. This model classify people as three groups follows：

? Group S (Susceptible): these healthy people have no immunity. They are easily

infected when contacting with infected people.

? Group I (Infected people): The viruses have already infected them. They can spread

virus to Group S.

? Group R (Removal): people who are cured and died.

假设总人数N不变，易感者、感病者、移出者三者的比例分别为s(t)、i(t)、r(t)，并设病人的日接触率（每个病人每天有效接触的平均人数）为常数 ，日治愈率（每天被治愈的病人占总病人数的比例）为常数 ，则传染期接触数 ，则有

Now we assume that the total number of people (N) is fixed, thus the proportion of each groups are s(t), i(t) and r(t). Every infected people contacts with λpeople every day, μpeople are cured. So

s(t) + i(t) + r(t) = 1

不妨设初始时刻的易感染者，染病者，恢复者的比例分别为 、 、 ，即

At the very beginning, the proportion of each groups are、 、 , so,

SIR基础模型用微分方程组表示如下：

Using differential equations, we describe Basal SIR model as follows:

?di?dt??si??i

??ds????si

?dt

?dr?dt??i?

通常情况下， 都很小，可近似看作 ， ，以上方程可化简为 In general,are small, so it can be considered as ， . Then, the equations can be simplified to

但s(t)、i(t)的求解十分困难，可利用相轨线分析讨论解i(t)、s(t)的性质，其中箭头表示了随着时间t的增加s(t)和i(t)的变化趋向

However, s(t) and i(t) are difficult to solve. We can use trajectory to analyze and obtain the characters of i(t)、s(t). The arrows stand for the tendencies of i(t)、s(t) with time going by.

分析图像可以得到以下结论：

Analyzing the figure, we come to the conclusions downside.

为保证传染病不蔓延，需要满足。为了达到这个目的，一方面，可以提高阈值，需降低 ，即减小日接触率 ，可通过提高卫生水平的方式；增大日治愈率 ，可以通过提高医疗水平的方式。另一方面，也可以通过群体免疫来提高 ，从而降低 ，使病情不蔓延。

When, the contagion will not spread. To achieve this condition there are two ways. On one hand, by improving hygiene levels, we can lowerand lessen , namely raise the threshold value. On the other hand, by promoting herd immunity, we can improve , thereby reduce . In these measures, the state of the illness will not rise.

模型优缺点：

Advantage and disadvantage:

基于微分方程组求解的SIR模型可以根据已有数据比较准确地拟合曲线，并利用相轨线分析得出使传染病不蔓延的措施，理论依据充分。

The solutions of SIR model based on differential equation can fit to the realistic curve approximately. Meanwhile, by analyzing with trajectory, we conclude ways to control the illness from spreading. The results show that the theoretical basis is practicable.

但是应注意到，模型对人群的分类不够细致，没有明确考虑隔离的因素。而现实中对疑似病人的隔离是控制疫情传播的有效手段。

But we should realize that this model classifies people in a very simple way and considers nothing about isolation. However, in reality, isolation makes a great difference in controlling the illness.

模型没有引入反馈机制，在预测过程中，单纯依据已有数据预测未来较长一段时间的数据，必然会使准确度降低。尤其是题目中药物的介入和卫生条件的改善在过去的数据中是无法体现出来的，采用已有数据无法体现出这些因素对疫情控制的影响，这是模型致命的漏洞。为此必须引入反馈机制达到自我调整的功能。

There is no feedback mechanism in SIR model. In predictions, forecasting a long run data only using data we already have surely will let down the accuracy. But we should know that many factors will change in the future. Data collected before cannot reflect the changes especially those mentioned in the question such as improvements of medicine and hygiene level. There is a

drawback here. To optimize this model and make a more accurate prediction, we add feedback

mechanism in that.

此外，微分方程组求解较为困难，且对初值比较敏感，这对模型的稳健性是一个很大的影响。

Last but not the least, differential equations are sensitive to initial value. These disadvantages will gravely reduce the stability

基于以上考虑，我们引入了反馈机制。但是这对原有的连续模型提出了一个挑战，我们无法做到实时反馈，事实上，我们只需要将连续的时间划分为等距的时间段，然后按照时间段反馈，这和每日统计疫情数据比较相似。于是，连续模型就改为离散模型。

Considering all these we add feedback mechanism to optimize our model. However, our model cannot feedback instantly. In fact, we need to divide time into equal periods, then feedback according to the time period. This way works similar to the fact that collecting and renewing the data every day. So, different from ISR model，our model is a discrete model.

篇三：sir说明书

开放式IT项目实战训练 题 目

学 院

姓 名

学 号

指导教师

完成时间

说明文档基于AnyLogic的传染病传播仿真建模： ：： ： ： ：

目 录

第一章 需求分析 .................................................................................................. 1

第二章 总体设计 .................................................................................................. 2

2.1系统框架图 .................................................................................................. 2

2.2 系统程序功能实现步骤的详细说明 ......................................................... 2

第三章 详细设计 .................................................................................................. 6

第四章 功能测试 .................................................................................................. 9

第五章 源码 ........................................................................................................ 12

总 结 .................................................................................................................... 15

致 谢 .................................................................................................................... 16

参 考 文 献 .......................................................................................................... 17

第一章 需求分析

传染病模型有着悠久的历史，一般认为始于1760年Daniel Bernoulli在他的一篇论文中对接种预防天花的研究。真正的确定性传染病数学模型研究的前进步伐早在20世纪初就开始了，Hamer, Ross等人在建立传染病数学模型的研究中做出了大量的工作.直到1927年Kermack与McKendrick在研究流行于伦敦的黑死病时提出了的SIR仓室模型，并于1932年继而建立了SIS模型，在对这些模型的研究基础上提出了传染病动力学中的阐值理论.Kermack与McKendrick的SIR模型是传染病模型中最经典、最基本的模型，为传染病动力学的研究做出了奠基性的贡献.该模型模拟了易感人群、感染人数和恢复人数三者之间数目的变化，并通过一定的图形界面展示出来。

SIR模型中S表示易感者，I表示感染者，R表示移出者。模型中把传染病流行范围内的人群分成三类：S类，易感者（Susceptible），指未得病者，但缺乏免疫能力，与感病者接触后容易受到感染；I类，感病者（Infective），指染上传染病的人，它可以传播给S类成员；R类，移出者（Removal），指被隔离，或因病愈而具有免疫力的人。

随着社会的发展和在民众物质，经济的提高，传染病的种类与传播途径也越来越多。由于如今各地方人流量越来越大、人群来源更复杂等的特性，使得传染病通过各种方式快速地波及全球的机会越来越大，传染病流行的全球化越发明显。单是2003年的SARS，疫情单通过航空网络传播到全球25个国家，共有8000人被感染，775人死亡，经济损失400亿美元。另外，当国际性的传染病爆发时，由于人口平均所占空间较少，极大的增加了潜在传播传染病的机率从而使得干预准备的时间减少，因此分析传染病模型，成为解决疾病的一种重要手段，对防止传染病的传入传出意义重大，同时人们也对传染病监控的模式、重点、反应时限等均提出了特殊的要求。 针对流感大流行，许多干预措施，如关闭学校、工厂、禁止大型集会、旅行限制、边界检疫、病例诊断和治疗、隔离患者、密接者追踪与管理、接种疫苗、风险沟通、加强公共卫生和个人卫生等，都被广泛采用。通过传染病传播动力学模型，可以研究这些干预措施对传染病传播的影响，进而评估各种干预措施，及围堵策略的效率。

本文就是基于这样的背景，旨在通过分析传染病传播扩散的动力学模型，探索如何在生活中科学有效地防控传染病的扩散。

第二章 总体设计

2.1系统框架图

仓室模型的主要思想是将人群划分为若干个类（仓室），分别代表处于不同疾病状态的人群，如易感者、感染者和移出者，然后采用数学手段建立这些变量的动力学方程，进而研究疾病的传播动力学过程。SIR 仓室模型这一简洁的建模思想获得了研究者的青睐，很快就被发展成各种具有更多复杂仓室结构的模型，在20 世纪此后的几十年中，一直占据着传染病动力学建模的主流地位,如下表2.1.1：

模型主要描述的是以下易感人群，感染人数，恢复人数三者之间的关系，如下图2.1.2：

感染率恢复率

图2.1.2 联系图

还可以设计简单的时间堆叠图和饼图来表示它们三者之间的变化关系。

2.2 系统程序功能实现步骤的详细说明

Anylogic可以实现多种的建模仿法，并且可以将多种方法融合在一起使用，

最近本人了解了一下Anylogic的主体建模方法，总体感觉简单易用，功能强大，与老牌的Swarm相比，具备很多非常显著的特点。% M" N9 U* h9 h& w7 N% AAnylogic的主体仿真总体感觉，学习难度不大，功能却很强大，如果能够将系统动力学、连续系统仿真和离散事件仿真结合起来将威力无穷。目前，Anylogic引入国内的时间比较短，可供参考的资料比较少，学习起来有一定的难度，光参考案例和手册，很难掌握其精华，我学习了几天认为，sir模型实现功能有： 一﹑模型假设

在疾病传播期内所考察的地区范围不考虑人口的出生、死亡、流动等种群动力因素。总人口数N(t)不变，人口始终保持一个常数N。人群分为以下三类：易感染者(Susceptibles)，其数量比例记为s(t)，表示t时刻未染病但有可能被该类疾病传染的人数占总人数的比例；感染病者(Infectives)，其数量比例记为i(t)，表示t时刻已被感染成为病人而且具有传染力的人数占总人数的比例；恢复者(Recovered)，其数量比例记为r(t)，表示t时刻已从染病者中移出的人数（这部分人既非已感染者，也非感染病者，不具有传染性，也不会再次被感染，他们已退出该传染系统。）占总人数的比例。

病人的日接触率（每个病人每天有效接触的平均人数）为常数λ，日治愈率（每天被治愈的病人占总病人数的比例）为常数μ，显然平均传染期为1／μ，传染期接触数为σ=λ／μ。该模型的缺陷是结果常与实际有一定程度差距，这是因为模型中假设有效接触率传染力是不变的。

二﹑模型构成

在以上三个基本假设条件下，易感染者从患病到移出的过程框图2.2.1表示如下：

图2.2.1 过程框图

在假设1中显然有：

s(t) ? i(t) ? r(t) ? 1 （1） 对于病愈免疫的移出者的数量应为： d? N??Ni（2） dts0（s0＞0），i0（i0＞不妨设初始时刻的易感染者，染病者，恢复者的比例分别为

0），r0?0.

SIR基础模型用微分方程组表示如下：

《sir》
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