公司财务分布预测:
修订 Z-S· SCORE 和 ZETA?模型
edward i. altman *
2000年7月
* 纽约大学斯特恩商学院 max l. heine 金融教授。本文改编自 e. altman, "财务比率、判别分析和公司破产预测"。金融杂志, 1968年9月;ad. e. altman、r. haldeman 和 p. narayanan, "zeta 分析: 识别公司破产风险的新模式",银行与金融杂志, 1977年1月1日。
预测公司的财务困境:
重温 z 分和 zeta?模型
背景
本文讨论了两种评估工业危难的令人尊敬的模型。
公司。这些是所谓的 z-分数模型 (1968) 和 zeta?1977) 信用风险模型。这两种型号仍在被从业者使用全世界都是后者是 zeta services inc. (nj, hoboken) 订户的专有模式。
本摘要的目的有两个方面。首先, 研究了业务失败的这些独特特征, 以便具体说明和量化作为公司困境的有效指标和预测指标的变量。通过这样做, 我希望强调使用财务比率所固有的分析价值和实际价值。具体而言, 一套金融和经济比率将在企业危难预测的上下文中使用多重判别统计方法进行分析。通过这项工作, 我将不仅探讨潜在破产的可量化特征, 而且还探讨一个非常恶意的人的效用d 财务分析技术: 比率分析。尽管我们将要讨论的模型是在1960年代末和70年代中期开发的, 但我将把我们的测试和发现扩大到包括适用于未公开交易的公司, 并将其应用于非制造业还提到了一种新的新兴市场企业债券债券评级等价模型。后者使用的是一个名为 z "的 z-分数模型的版本。本文还更新了1999年对违约和破产的预测测试。
正如我在1968年首次写的那样, 在 20世纪90年代末, 学者们似乎正在朝着消除比率分析作为评估企业绩效的一种分析技术的方向发展。理论家降级套利y 经验法则 (如
公司比率比较) 被从业者广泛使用。由于对比率分析相关性的攻击来自学术界的许多尊敬的成员, 这是否意味着比率分析是仅限于 "螺母和螺栓" 的世界？或者, 这种方法的意义是否没有吸引力, 因此受到了不公平的阻碍？我们能不能弥合传统比率分析与更严格的差距, 而不是切断这种联系？近年来在院士中流行的统计技术？除了我们的主要兴趣, 公司破产, 我也关注的是比率分析作为一种分析技术的评估。
应该指出的是本文中大部分材料的基础研究是在1967年进行的, 随后的几项研究对 z-分数模型及其有效性进行了评论, 包括1995年对新兴市场产品的信用分析进行了改编的影响。而且, 作者共同开发了1976年开发的 "第二代" 模型 (zeta)。
传统比率分析
发现公司经营和财务困难是一个特别容易分析的问题与财务比率。在制定公司业绩量化计量之前, 设立了机构, 以提供评估特定商家信誉的定性信息。(例如, 先行者 of 著名的 dun & bradstreet, inc. 于1849年在俄亥俄州辛辛那提成立, 目的是提供独立的信贷调查)。与商业失败的征兆有关的正式综合研究在20世纪30年代是显而易见的。
其中一个经典在比率分析和破产分类领域的工作是由海狸 (1967年) 进行的。从真
正意义上说, 他对一些破产的单变量分析
预测器设置的多变量尝试的阶段, 由这个作者和其他, 随后。比弗发现, 一些指标可以区分失
败和非倒闭公司的匹配样本, 时间长达失败前的五年。他质疑多元分析的使用, 尽管一位讨
论者认为尝试此过程。z-分数模式就是这么做的。迪金随后的一项研究 (1972年) 使用了比
弗分析的14个变量, 但他将它们应用于一系列多元判别模型中。
上述的存根这意味着作为破产的预测因素的比率的明确潜力。一般来说, 衡量盈
利能力、流动性和偿付能力的比率是最重要的指标。它们的重要性顺序并不清楚, 因为
几乎每一项研究都引用了不同的比率是即将出现的问题的最有效的指示。
尽管这些作品对特定测量的性能和趋势确立了某些重要的概括, 但对结果的调整评估
公司的破产潜力, 无论是理论上的还是实践上的, 都是值得怀疑的。在几乎所有情况下, 方法
本质上都是单一的, 重点放在即将出现问题的个别信号上。比率分析前以这种方式的存在是
容易被错误的解释, 并有可能是混乱。例如, 盈利能力和偿付能力记录不佳的公司可被视为潜在破产。然而, 由于其高于平均水平的流动性,情况可能不被认为是严重的。在几家公司的相
对业绩方面可能存在的模糊之处是显而易见的。任何单变量分析所固有的缺点的症结就在其中。以前的适当扩展因此, 所引用的研究将在其研究结果的基础上, 将若干措施结合到一个有意义的预测模型中。在这样做的时候, 将强调而不是降级比率分析作为一种分析技术的亮点。的问题(1) 比率是最重要的。
发现破产潜力, (2) 应附加哪些权重到这些选定的比率, 以及
(3) 权重应如何客观确定。
判别分析
后仔细考虑问题的性质和本分析的目的, 我选择了多重判别分析 (mda) 作为适当
的统计技术。虽然没有回归分析那么流行, 但 mda 已经被用于一个变量中y 的学科, 因
为它的第一次应用在20世纪30年代。在早期, mda 主要用于生物和行为科学。近年来,
这种技术在实际商业领域也越来越流行。在学术界。奥特曼等。(1981) 深入讨论判别分析, 并回顾了几个财务应用领域。
mda 是一种统计技术, 用于将观测结果分为若干先验分组取决于观察的个性特征。它
主要用于对因变量以定性形式出现的问题进行分类和预测, 例如男性或女性、破产或非破产。因此, 第一步是建立h 显式组分类。原始组的数量可以是两个或多个。一些分析人士将判别
分析称为 "倍数", 只有当组数超过两个时。我们倾向于多重概念指的是多元性质分析。
在组建立后, 将收集组中对象的数据; 在建立组之后, 将收集组中的对象的数据。mda 以其最简单的形式试图推导出这些特征的线性组合, 这些特征 "最佳" 区分了群体。
如果一个粒子例如, 一个公司的对象具有特征 (财务比率), 可以在分析中量化给所有的公
司, mda 确定一组判别系数。当这些系数应用于实际比率时, 一个基础分类到一个相互排斥的分组存在。
mda 技术的优点是考虑到相关公司共有的特征的整体特征, 以及这些专业人员的相互作用。佩蒂。另一方面, 单变量研究只能考虑一次一个用于小组分配的测量。
mda 的另一个优点是在维度上减少分析师的空间, 即从不同自变量的数量到 g-1 维度, 其中 g 等于原始的先验组。这种分析与两个格鲁有关由破产和非破产公司组成。因此, 分析被转换为其最简单的形式: 一个维度。判别函数, 形式 z = v1X1, 12X2+... + v n X n变换
单个变量值为单个变量值蚂蚁得分, 或 z 值, 然后用于
对对象进行分类, 其中V1X2, . . . .V n= 判别系数和 v1X2, . . . .X n= 自
变量
mda 计算判别系数;V i而自变量 x i是
实际值。
在评估公司破产潜力时, 使用一份全面的财务比率清单时, 有理由相信, 有些测量结果会有彼此高度的相关性或共线性。虽然这一方面在判别分析中并不严重, 但它通常会促使仔细选择预测变量 (比率)。它还具有潜在的优势相对较少的选定测量, 传达了大量的信息。这些信息很可能表明各群体之间的差异, 但这些差异是否显著和有意义, 这
一点更为重要, 因为分析的建议。
也许 mda 在处理分类问题方面的主要优势是有可能同时分析对象的整个变量轮
廓, 而不是
按顺序检查其个人的特点。正如线性和整数规划对传统的资本预算技术进行了改进一样, mda 方法与传统的比率分析方法一样, 也有可能正确地重新表述问题。具体来说, 组合可以将比率离子一起分析, 以消除在早期传统比率研究中观察到的可能的歧义和错误分类。
正如我们将看到的, z-分数模型是一个线性分析, 因为五个度量值是客观加权和总结, 以得出一个总分, 然后成为企业分类的基础之一先验分组 (苦恼和不苦恼)。
z-评分模型的开发
样品选择
初始样品由 66 co 组成。与这两个集团中的每一个有33家公司进行了合作。破产 (受困) 集团 (第1组) 是在1946年至1965年期间根据《国家破产法》第十章提出破产申请的制造商。20年并不是最好的选择因为平均比率确实会随着时间的推移而变化。理想情况下, 我们倾向于检查时间 t 的比率列表, 以便在接下来的时间段内对其他公司做出预测 (t+1)。不幸的是, 由于数据 limi 的原因, 无法做到这一点定。认识到这个群体并不完全是同质的 (由于行业和规模的差异), 我试图作出一个精心挑选的非破产 (非苦恼) 公司。第2组由一个对样本的制造公司选择了分层随机的基础上。这些公司按行业和规模进行分层, 资产规模限制在 1 500万至 2 500万美元之间。第二集团的公司平均资产规模 (960万美元) 略高于第1组, 但马钦g
这两个群体的确切资产规模似乎没有必要。在分析时, 第2组的公司仍然存在。此外, 收集到的数据来自
与为破产公司编制的年份相同。对于最初的样本e. 测试时, 数据来自破产前一个年度报告期的财务报表。这些数据来自于穆迪工业手册以及选定的年度报告。财务报表的平均交货时间为大约七个半月。
一个重要的问题是确定要取样的资产大小组。决定从最初的抽样中取消小公司(总资产低于100万美元) 和非常大的公司由于第1组中公司的资产范围。此外, 在1966年之前, 这家大型资产公司的破产事件相当罕见。这从1970年开始改变了, 出现了几个非常大的破产, 例如, pencen自1978年以来, 大规模的工业破产数量也有所增加。自一九七八年 (现行破产法制定以来) 以来, 共有至少100篇第11章破产个案, 超过10亿元。
一个频繁的论点是, 财务比率就其性质而言, 具有按规模缩小统计数据的效果, 因此消除了大量的规模效应。z-分数模型, 下面讨论, 似乎是足够强大, 以适应大公司。zeta 模式确实包括规模较大的问题公司, 无疑与大小公司都相关。
变量选择
在确定了最初的组并选定了公司之后, 资产负债表和损益表数据被共同是的由于在过去的研究中发现大量变量是公司问题的重要指标, 因此为评价遵守了一份22个可能有用的变量 (比率) 的清单。这些变量被分为五个标准大鼠包括流动性、盈利能力、杠杆、偿付能力和活动。比率是在
根据它们在文献中的受欢迎程度和与研究的潜在相关性, 并在 t。他的分析。海狸研究(1967年) 的结论是, 现金流与债务的比率是最好的单一比率预测指标。我1968年的研究
没有考虑到这一比率, 因为缺乏一致和准确的折旧和现金流数据。的结果然而, 获得仍然
优于海狸获得的结果与他的单一最佳比例。现金流量措施已列入 zeta 模型测试 (见下文
讨论)。
从最初的22个变量列表中, 选择了5个变量作为最佳整体工作在一起预测公司破产。此配置文件并不包含独立测量的所有最重要的变量。这不一定会对前面描述的单一分析进行改进。公司对整个配置文件的归因进行了评估, 由于这个过程本质上是迭代的, 因此没有人声称所产生的判别函数的最优性。然而, 该功能在包括大量的计算机运行分析不同的比率配置
文件。
为了得出变量的最终概况, 采用了以下程序: (1) 观察各种替代功能的统计意义,
包括确定n 每个独立变量的相对贡献;(2) 评价相关变量之间的相关性;(3) 观察各种剖面
的预测精度;(4) 分析师的判断。
最后的判别函数如下:
z = 0.012x1+ 0.014x2+ 0.033x3+ 0.006x4+ 0.999x5
在哪
里X1= 营运资本/总资产,
X2= 留存收益/总资产,
X3= 利息前收益和税前总资产,
X4= 市场价值负债总额的等价账面价值, X5= 销售总资产, 以及
Z= 整体索引。
请注意, 模型不包含常量 (y-截距) 项。这是由于所使用的特定软件, 因此,两组之间的相关截止分数不是零。其他软件程序 (如 sas 和 spss) 有一个常量项, 如果两个组的样本大小相等, 则可将截止分数标准化为零。
X1, 营运资本/总资产(WCP/TA)。
在研究公司问题时经常发现的工作资本总资产比率是衡量公司流动性资产净额相对于总资本的指标。周转金的定义是流动资产之间的差额和流动负债。流动性和大小特征被明确地考虑。通常情况下, 经历持续经营亏损的公司的流动资产相对于总资产会萎缩。在评估的三种流动性比率中,it ' 一个被证明是最有价值的。测试的另外两个流动性
比率是流动比率和快速比率。人们发现, 对于一些失败的公司来说, 这种情况没有那么有帮助, 也会受到不正常趋势的影响。
X2, 留存额/总资产 (重新获得)。
雷塔收入是指报告公司一生中再投资收益和损失总额的账户。该账户也被称为赚取
盈余。需要注意的是, 留存收益账户受到"疯狂" 的影响。通过公司准重组和股票分红申报。虽然这些情况在这项研究中并不明显, 但可以想象, 实质性的重组或股票分红和适当的调整
会产生偏差应该把它记在帐上。
这种衡量一段时间内累积盈利能力的指标是我前面所说的 "新" 比率。在这一比率中含蓄地考虑了公司的年龄。例如, 相对年轻的
坚定将普罗瓦由于没有时间积累其累积利润, 因此显示出较低的 rea 比率。因此, 可以说, 在这一分析中, 年轻的公司受到了一定的歧视, 被归类为破产的可能性相对较高比另一个老公司还多塞特里斯公园.但是, 这正是现实世界的情况。在公司的前几年, 失败的发生率要高得多。1993年, 在所有失败的公司中, 约有50% 的公司在前5家公司中失败了(dun & bradstreet, 1994年)。
此外, re-ta 比率衡量的是一家公司的杠杆。相对于 ta 而言, 那些可再生能源较高
的公司通过保留利润为其资产提供资金, 而没有利用那么多债务。
X3,利息和税前收益总资产 (ebit/ta)。
这一比率是衡量公司资产真实生产率的指标, 独立于任何税收或杠杆因素。由于企业的最终存在是基于其资产的盈利能力, 因此比例似乎特别适合于处理公司倒闭的研究。此外, 破产意义上的破产发生在负债总额超过公司资产公允估值、价值由赚到的金额确定的情况
下资产的 r。正如我们将展示的那样, 这一比率持续优于包括现金流在内的其他盈利措施。
X4, 总负债 (mve任何 tl) 的公平/账面价值的市场价值。
股权是以所有股票的综合市值来衡量的。优先股和普通股, 而负债包括经常和长期。该指标显示, 在负债超过资产和资产之前, 公司的资产价值会下降多少 (以股权加债务的市场
价值衡量)irm 变得资不抵债。例如, 市值为 1, 000 美元、债务为500美元的公司在破产前可能会经历资产价值下降三分之二。然而, 同样的公司与250美元的股权将破产, 如果资产
仅下降三分之一的价值。这一比率增加了市场价值维度, 而大多数其他失败研究没有考虑到
这一点。x 的倒数4是一个稍微修改的版本之一
中的费舍尔 (1959) 有效地使用了变量。企业债券收益率利差的研究。与类似的、更常用的比率相比, 它似乎也是破产的更有效预测指标;净价值/总债务 (账面价值)。稍后, 我们
将用净麦汁的账面价值来代替h 为市场价值, 以便为私营公司 (z ') 和非制造商 (z ") 获得
歧视性功能。
最近的模型, 如 kmv 方法, 基本上是基于股票的市场价值及其波动性。马术y 市
场价值是公司资产价值的代名词。
X5, 销售总资产 (s/ta)。
资本周转率是一个标准的财务比率, 说明了公司资产的销售产生能力。它是衡量管理能力的一个尺度y 在处理竞争条件。这一最终比率相当重要, 因为它是个人比例最低的比率。事实上, 根据单变量统计意义测试, 它根本不会出现。然而, 贝卡利用其与模型中其他变量的独特关系, 销售总资产比率在对模型整体判别能力的贡献上排名第二。尽管如此, 各行业在资产周转率方面仍存在很大差异, 我们认为将指定替代模型 (z "), 不带 x5在稍后的点。
澄清
请读者以适当的方式利用该模型。由于原始计算机格式的排列, 变量 x1通过 x4必须计算为 abso琵琶
百分比值。例如, 净营运资本占总资产的公司 (x1) 是10%
应包括在10.0 而不是0.10。仅变量 x5(销售对总资产) 应
以不同的方式表达:是, 200% 的 sa 比率应包括为2.0。实际分析师可能已经关注到 x 的极高的相对判别系数5.这种看似不规则的现象是由于不同变量的格式造成的。表
1说明了五个自变量中每个变量的正确规范和形式。
多年来, 许多人发现, 模型的更方便的规格是: z = 1.2x1+ 1.4 x2+ 3.3倍3+ 0.6 x4+ 1.0 x5.使用此rmula, 1
为前四个变量 (x1-x4), 并将最后一个系数舍入到等于 1.0 (从 0.99)。最后一个变量
继续写的次数。个别公司的分数及相关的群体分类和截止分数保持不变。我们只是指出了这一点, 并注意到我们在一些实际应用中使用了这种格式, 例如 altman 和 lafleur (1981年)。
表1。变量手段和测试意义
破产非破产
变量集团平均值n集团平均值n f 比率n
X1-6.1%41。432.50 *
X2-62。635.5%50.86 *
X3-31.8%15.4%26.56 *
X440.1%247.7%33.26 *
X5 1.5倍 1.9x 2.84
n = 33。
F1.60(0.001) = 12.00;F1.60(0.01) = 7.00;F1.60(0.05) = 4.00
* 在0.001级显著。
可变测试
确定模型整体判别功率的测试是 f 值, 它是
平方和的比率群体之间的平方和内的平方。当
这个比例是最大化的, 它有分散的手段 (质心) 分开的效果
英文 小四号字，单倍行距，首行缩进2个字符，不能定义文档网格。约3千英文单词。 MCU Description SCM is also known as micro-controller (Microcontroller Unit), commonly used letters of the acronym MCU MCU that it was first used in industrial control. Only a single chip by the CPU chip developed from a dedicated processor. The first design is by a large number of peripherals and CPU on a chip in the computer system, smaller, more easily integrated into a complex and demanding on the volume control device which. INTEL's Z80 is the first designed in accordance with this idea processor, then on the development of microcontroller and dedicated processors have parted ways. 一、SCM history SCM was born in the late 20th century, 70, experienced SCM, MCU, SoC three stages. SCM the single chip microcomputer (Single Chip Microcomputer) stage, mainly seeking the best of the best single form of embedded systems architecture. "Innovation model" success, laying the SCM and general computer completely different path of development. In the open road of independent development of embedded systems, Intel Corporation contributed. MCU the micro-controller (Micro Controller Unit) stage, the main direction of technology development: expanding to meet the embedded applications, the target system requirements for the various peripheral circuits and interface circuits, highlight the object of intelligent control.It involves the areas associated with the object system, therefore,the development of MCU's responsibility inevitably falls on electrical, electronics manufacturers. From this point of view, Intel faded MCU development has its objective factors. In the development of MCU, the most famous manufacturers as the number of Philips Corporation. Philips company in embedded applications, its great advantage, the MCS-51 single-chip micro-computer from the rapid development of the micro-controller. Therefore, when we look back at the path of development of embedded systems, do not forget Intel and Philips in History. 二、Embedded Systems Embedded system microcontroller is an independent development path, the MCU important factor in the development stage, is seeking applications to maximize the solution on the chip; Therefore, the development of dedicated single chip SoC trend of the natural form. As the microelectronics, IC design, EDA tools development, application system based on MCU SoC design have greater development. Therefore, the understanding of the microcontroller chip microcomputer can be, extended to the single-chip micro-controller applications. 三、MCU applications SCM now permeate all areas of our lives, which is almost difficult to find traces of the field without SCM. Missile navigation equipment, aircraft, all types of instrument control, computer network communications and data transmission, industrial automation, real-time process control and data processing, extensive use of various smart IC card, civilian luxury car security system, video recorder, camera, fully automatic washing machine control, and program-controlled toys, electronic pet, etc., which are inseparable from the microcontroller. Not to mention the area of robot control, intelligent instruments, medical equipment was. Therefore, the MCU learning, development and application of the large number of computer applications and
机器翻译技术介绍
常宝宝 北京大学计算语言学研究所 chbb@https://www.doczj.com/doc/122535113.html,
什么是机器翻译
研究目标：研制出能把一种自然语言（源语言）的文 本翻译为另外一种自然语言（目标语言）的文本的计 算机软件系统。 制造一种机器，让使用不同语言的人无障碍地自由交 流，一直是人类的一个梦想。 随着国际互联网络的日益普及，网上出现了以各种语 言为载体的大量信息，语言障碍问题在新的时代又一 次凸显出来，人们比以往任何时候都更迫切需要语言 的自动翻译系统。 但机器翻译是一个极为困难的研究课题，无论目前对 它的需求多么迫切，全自动高质量的机器翻译系统 (FAHQMT)仍将是人类一个遥远的梦。
机器翻译的基本方法
机器翻译的基本方法 ? 基于规则的机器翻译方法 ? 直接翻译法 ? 转换法 ? 中间语言法 ? 基于语料库的机器翻译方法 ? 基于统计的方法 ? 基于实例的方法 ? 混合式机器翻译方法
目前没有任何 一种方法能实现机 器翻译的完美理 想，但在方法论方 面的探索已经使得 人们对机器翻译问 题的认识更加深 刻，而且也确实带 动了不少不那么完 美但尚可使用的产 品问世。
20世纪90年代以前，机器翻译方法的主流一直是基于规则的方 法，不过，统计方法后来居上，目前似乎已成主流方法，从学术 研究的角度看，更是如此。(Google translate)
机器翻译的基本方法
20世纪90年代以前，机器翻译方法的主流一直是基于 规则的方法，因此基于规则的方法也称为传统的机器 翻译方法。 直接翻译法 ? 逐词进行翻译，又称逐词翻译法(word for word translation) ? 无需对源语言文本进行分析 ? 对翻译过程的认识过渡简化，忽视了不同语言之间 在词序、词汇、结构等方面的差异。 ? 翻译效果差，属于早期过时认识，现已无人采用 How are you ? 怎么 是 你 ? How old are you ? 怎么 老 是 你 ?
公司财务分布预测: 修订 Z-S· SCORE 和 ZETA?模型 edward i. altman * 2000年7月 * 纽约大学斯特恩商学院 max l. heine 金融教授。本文改编自 e. altman, "财务比率、判别分析和公司破产预测"。金融杂志, 1968年9月;ad. e. altman、r. haldeman 和 p. narayanan, "zeta 分析: 识别公司破产风险的新模式",银行与金融杂志, 1977年1月1日。
预测公司的财务困境: 重温 z 分和 zeta?模型 背景 本文讨论了两种评估工业危难的令人尊敬的模型。 公司。这些是所谓的 z-分数模型 (1968) 和 zeta?1977) 信用风险模型。这两种型号仍在被从业者使用全世界都是后者是 zeta services inc. (nj, hoboken) 订户的专有模式。 本摘要的目的有两个方面。首先, 研究了业务失败的这些独特特征, 以便具体说明和量化作为公司困境的有效指标和预测指标的变量。通过这样做, 我希望强调使用财务比率所固有的分析价值和实际价值。具体而言, 一套金融和经济比率将在企业危难预测的上下文中使用多重判别统计方法进行分析。通过这项工作, 我将不仅探讨潜在破产的可量化特征, 而且还探讨一个非常恶意的人的效用d 财务分析技术: 比率分析。尽管我们将要讨论的模型是在1960年代末和70年代中期开发的, 但我将把我们的测试和发现扩大到包括适用于未公开交易的公司, 并将其应用于非制造业还提到了一种新的新兴市场企业债券债券评级等价模型。后者使用的是一个名为 z "的 z-分数模型的版本。本文还更新了1999年对违约和破产的预测测试。 正如我在1968年首次写的那样, 在 20世纪90年代末, 学者们似乎正在朝着消除比率分析作为评估企业绩效的一种分析技术的方向发展。理论家降级套利y 经验法则 (如
杭州电子科技大学 毕业论文外文文献翻译要求 根据《普通高等学校本科毕业设计（论文）指导》的内容，特对外文文献翻译提出以下要求： 一、翻译的外文文献可以是一篇，也可以是两篇，但总字符要求不少于1.5万（或翻译成中文后至少在3000字以上）。 二、翻译的外文文献应主要选自学术期刊、学术会议的文章、有关著作及其他相关材料，应与毕业论文（设计）主题相关，并作为外文参考文献列入毕业论文（设计）的参考文献。并在每篇中文译文首页用“脚注”形式注明原文作者及出处，中文译文后应附外文原文。 脚注的方法：插入----引用---脚注和尾注 三、中文译文的基本撰写格式为： 1.题目:采用小三号、黑体字、居中打印； 2.正文:采用小四号、宋体字，行间距为固定值20磅，标准字符间距。页边距为左3cm，右2.5cm，上下各2.5cm，页面统一采用A4纸。英文原文如为word文档，请用罗马字体排版，段前空两格。 从正文开始编写页码，页码居中。 四、封面格式由学校统一制作（注：封面上的“翻译题目”指中文译文的题目），填充内容为加粗小三号楷体_GB2312，并按“封面、译文一、外文原文一、译文二、外文原文二、考核表”的顺序统一装订。 五、忌自行更改表格样式，学号请写完整。 封面和考核表均为一页纸张，勿换行换页。
毕业论文外文文献翻译 毕业设计（论文）题目Xxx 翻译（1）题目指翻译后的中文译文的题目翻译（2）题目指翻译后的中文译文的题目学院会计学院（以本模板为准）专业会计学（以本模板为准）姓名XXXXXX（以本模板为准）班级XX020811（以本模板为准）学号XX023101（以本模板为准）指导教师XXXXXX（以本模板为准）
福建电脑２００６年第３期 机器翻译系统中间件模型 肖明 （西南民族大学计算机科学与技术学院四川成都６１００４１） 【摘要】本文简单介绍了机器翻译的现状，提出利用中间件技术的来设计机器翻译系统，并给出了一个机器翻 译系统中间件的详细模型，使得用户能在其上灵活、高效地开发和集成复杂的专用领域的机器翻译软件，并对该模型的 优势进行了分析。 【关键字】机器翻译中间件 １引言 随着全球化经济和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速发展，国际间交流、合作日益密切，同时语言文字障碍也变得尤为突出。因此，机器翻译以其速度快、一致性强、操作简单而成为当今国际上竞相研究的热门课题。 从１９５４年公开演示的第一个机器翻译系统Ｇｅｏｒｇｅｔｏｗｎ－ＩＢＭ起，现今已开发出大量的机器翻译系统［１］，如，加拿大的ＴＡＵＭ－ＭＥＴＥＯ系统、美国Ｔｅｘａｓ大学的ＭＥＴＡＬ系统、日本富士通公司的ＡＴＬＡＳ系统等。经过多年的努力，我国在翻译机器的研究开发上也取得一些瞩目的成果。最具代表性的是由董振东设计的“科技１号英汉机译系统”，该系统已由中国计算机软件与技术服务总公司实现商品化，并命名为“译星”系列，现已推出２００２版。该系统可高达每小时１００万单词的翻译速度和８５％的可读性，具有完美的ＯＦＦＩＣＥ和ＩＥ中的嵌入式翻译功能和丰富的专业词典。但总体来说，目前机器翻译的译文质量尚不够理想，多只适用于翻译专业科技文献资料，或产品的市场宣传广告和技术资料，而对文学作品的翻译效果不太好。 机器翻译的核心技术归根结底是一个语言处理问题，需要强大的语言知识的支持。另一方面，软件技术的支持是机器翻译实用化的根本保障，庞大而复杂的自然语言研究必须依赖于系列化工具软件的支持，靠几个语言专家单枪匹马地开发研究是难以胜任的，必须依托网络集成化的开发环境，汇集众多语言专家的语言知识，才能丰富完善语言支持系统。同时，高度专业化的开发策略必须建立广泛的行业用户合作群体。因此，采用机器翻译系统中间件，利用成熟而周密的技术措施，实现与用户或行业的广泛合作，是机器翻译开发的必由之路。 我们这里所定义的机器翻译系统中间件，是指基于各种网络平台（包括Ｉｎｔｅｒｎｅｔ，Ｉｎｔｒａｎｅｔ、无线网络等），结合可视化技术和机器翻译的支撑技术，如：词典维护、语料库统计、实例管理、消歧处理、规则管理、句法分析等。该模型的核心部分是提供机器翻译功能的应用程序接口（ＡＰＩ），用户可以很方便地将这些ＡＰＩ集成到各类专用机器翻译系统（如外贸行业、科技文档翻译）中，从而在应用系统中实现基于机器翻译的各种单词查询、文档翻译、在线翻译等；当用户因特殊应用需求，而现有功能ＡＰＩ接口不能完全满足应用需求时，该模型提供扩展功能开发包，用户可以结合自己的需求自行开发新的功能ＡＰＩ，从而方便自如地扩充系统功能。另外，该模型提供外部数据的导入接口、界面开发工具、整个系统的管理维护工具和系统开发手册，从而构成了一个完整的增值开发平台。二次开发用户无须对平台的工作原理和Ｗｅｂ编程技术有深入的了解，而能够快速地开发出功能丰富且易于扩展的跨平台的机器翻译应用系统。 ２器翻译系统中间件的模型 ２．１知识表示 机器翻译的过程可以看成是一个运用知识进行推理的过程。知识表示是这一过程的基础。我们把机器翻译中用到的知识表示形式分为内部知识和外部知识两类。其中外部知识是存放于知识库之中，由语言工作者进行管理的知识，如词典和各类规则库等，内部知识是翻译过程中临时生成的，用于描述所翻译的句子的语法语义特征的知识，如树形图、特征结构和语义网络等。 本系统的外部知识表示由知识库子系统进行处理。知识库包括语言模型、词典、规则库和实例库。语言模型是本系统的统帅，它规定了源语言和目标语言所使用的词法模型、句法模型和语义模型，即词法、句法和语义的分类和各种属性描述。知识库中所用到的各种语言知识描述用的符号格式都必须符合语言模型中的规定。词典是整个翻译系统的基础，存储着系统的静态知识，词典［２］包括了每个词汇的句法、语义、译文等各种知识。规则库对应于翻译的各个步骤，每个步骤使用相应的规则库。每个规则库的具体格式各不相同，但基本上都采用“树结构＋约束”的形式。在知识库的格式定义上，我们特别强调不仅要能描述全局性知识，也要能描述一些局部性的知识。因此我们特别强调词典的描述能力。例如，词典中的局部规则与全局规则具有完全相同的格式，在使用上局部规则优先于全局规则，这样特别有利处理一些与具体词汇相关的特殊用法。实例库存储系统收集到的翻译实例及相关信息，其主要作用在于结合使用基于实例的翻译方法，能快速地对一些常用语句做出准确的翻译。 本系统的内部知识表示形式包括线图（Ｃｈａｒｔ）［３］、树结构和特征网络三种形式。线图源于ＣｈａｒｔＰａｒｓｉｎｇ算法，是一种比较通用的语言内部结构表示方法，可以同时表示翻译过程中产生的大量词结点和短语结点，也可以适应多种不同的分析算法。树结构是短语结构分析中最常用的一种表示方法，用于描述句法成分（包括词结点和短语结点）之间的组合关系。每个树结点对应于线图中的一个词结点或短语结点。我们所使用的树结构表示法中要求标出每个句法成分的中心子结点，用于处理属性值在句法成分之间的传播。特征网络是一种特殊的知识表示方法。这种表示法融合了特征结构表示法和语义网络表示法的一些特点并加以改进，以适合汉英机器翻译的需要。一个特征网络由许多个互相关联的特征结点所组成，每个特征结点又是若干个特征的集合。一个特征结点对应着句法分析中已经出现或可能出现的一个句法成分，而每一个句法成分（即句法树中的结点）一定有唯一的一个特征结点与之对应。 ２．２翻译算法： 机器翻译的方法有基于转换的方法［４］，和基本实例［５］或统计的方法［６］。本模型以基于转换的方法为基础，同时，担供基于实例翻译方法和统计方法的接口，用户可在其上进行扩充。基于转换的翻译过程通常分为分析阶段、转换阶段和生成阶段。分析阶段是对输入的源语言进行多层分析，并将分析的结果用一种中间描述结构来表达。转换阶段涉及两种语言，它把源语言的分析结果转换成相应的目标语言的中间描述。这种转换涉及到词汇的转换和语言表达结构上的转换。生成阶段则是转换结果（它是目标语言的中间描述结构）生成出目标语言的表层结构，最终产生目标语言。 一个完整的机器翻译过程可以分为如下六个步骤： （１）源语言词法分析，（２）源语言句法分析，（３）源语言目标语 １２２
统计机器翻译 来自维基百科，免费的百科全书 统计机器翻译（SMT）是一种机器翻译的模型，译文在统计模式的基础上生成，而统计模式所需的参数来自于对双语文本语料库的分析。 机器翻译中基于统计的方法与基于规则的方法和基于实例的方法相对。 统计机器翻译的最初想法由Warren Weaver在1949年〔1〕提出，其中包括对Claude Shannon 的信息理论。 统计机器翻译在1991年时由IBM公司的托马斯?J?沃森研究中心的研究者们再次提出，并且对近些年来重新唤起人们对机器翻译的兴趣作出重大贡献。到2006年为止，它已经是研究最广泛的机器翻译模型。 优势 统计机器翻译相对于最常被人们谈论的传统模型的优势如下： ?更好地利用资源 o存在着大量可被机器读取的格式的自然语言。 o通常，统计机器翻译系统不是针对于任何具体的语言配对。 o基于规则的翻译系统需要对语言规则的手动开发，这样不仅成本很高，而且通常对其它语言不适用。 ?更多的自然语言翻译资料 统计机器翻译的想法来自于信息理论。本质上来说，文档的翻译在基于可能性的p(e | f),其中的本国语言（例如英语）字符“e”就是对外国语言（例如法语）中字符“f”的翻译。一般来说，这些可能性都是利用参数估算的技术实现。 将贝叶斯法则应用于p(e | f)这个外语字符译成母语字符的可能性，会得到这一可能性，其中的翻译模型p(f | e)表示母语字符是对外语字符的翻译的可能性，而语言模型p(e)表示那个母语字符出现的可能性。从算术上来说，发现最佳译文也就是选取出现概率最高的那个。 要严格执行这一过程就必须对母语中所有字符e *进行穷举搜索。有效搜索就是机器解码器要做的工作，利用外语字符、启发式的或其它方法来限制搜索范围，同时保证合意的译文质量。质量和所耗时间之间的这种交换在语音识别方面也可以看到。 翻译系统不能将所有的母语字符串和它们的译文都存储起来，所以只能对文档进行逐句翻译，但即使这样也还是不够的。语言模型是典型的可被稳定的n-gram模型模拟的，并且同样的方法已经应用于翻译模型，但是语言中不同的句子长度和词汇顺序造成了更多的复杂问题。 统计机器翻译模型最初是基于词汇的（来自IBM的模型1-5），但是在引入了基于短语的模型之后有了重大的发展。近期已经引入了句法或类似语法的结构。 基于词汇的的翻译 在基于词汇的翻译中，待译的元素是所有的词汇。实际上，由于复合的词汇、词法和习惯用
附件5 论文及外文翻译写作格式样例 附录1 内封格式示例（设置成小二号字，空3行） 我国居民投资理财现状及发展前景的研究 （黑体，加粗，小二，居中，空2行） The Research on Status and Future of Inhabitants’ Investment and Financial Management in China （Times New Roman体，加粗，小二，居中，实词首字母大写，空5行） 院系经济与管理学院（宋体，四号，首行缩进6字符） 专业公共事业管理（宋体，四号，首行缩进6字符） 班级 6408101 （宋体，四号，首行缩进6字符） 学号 200604081010 （宋体，四号，首行缩进6字符） 姓名李杰（宋体，四号，首行缩进6字符） 指导教师张芸（宋体，四号，首行缩进6字符） 职称副教授（宋体，四号，首行缩进6字符） 负责教师（宋体，四号，首行缩进6字符） （空7行） 沈阳航空航天大学（宋体，四号，居中） 2010年6月（宋体，四号，居中）
附录2 摘要格式示例（设置成三号，空2行） 摘要（黑体，加粗，三号，居中，两个字之间空两格） （空1行） 我国已经步入经济全球化发展的21世纪，随着市场经济的快速增长和对外开放的进一步深化，我国金融市场发生了巨大的变化。一方面，投资理财所涉及到的领域越来越广，不仅仅是政府、企业、社会组织进行投资理财，居民也逐步进入到金融市场中，开始利用各种投资工具对个人、家庭财产进行打理，以达到资产保值、增值，更好的用于消费、养老等的目的；另一方面，我国居民投资理财观念逐渐趋于成熟化、理性化；同时，其投资理财工具以及方式手段亦越来越向多元化、完善化发展。 本论文以我国居民投资理财为研究对象，综合运用现代经济学、金融学和管理学的理论；统计学、概率学的方法和工具，主要对我国居民投资理财的历史演变、发展现状、意识观念、存在的问题和主要投资理财工具进行了分析和探讨，并提出了改善和促进我国居民理财现状的对策和建议，指出了普通居民合理化投资理财的途径。 摘要以浓缩的形式概括研究课题的内容，摘要应包括论文的创新性及其理论和实际意义。摘要中不宜使用公式、图表，不标注引用文献编号。中文摘要在300-500字左右。（首行缩进两个字符，宋体，小四，行距最小值：22磅）（空1行） 关键词：（宋体，小四，加粗，左缩进：0）投资理财资理财工具通货膨胀（宋体，小四，每个关键词之间空两格，关键词的个数在3到5个之间）
汉译英翻译格式规范 I 格式规范 1. 正文标题、机构名称、图表格名称和表头中所有单词（除虚词外）的首字母均大 写；但标题为句子的情况除外； 2. 译文中出现的标准、规范名称，单独出现时每个单词首字母均应大写并斜体，不 加引号；在表格中出现时不用斜体； 3. 摄氏度符号统一从“符号”“Times new roman”中找到“°”（位于最右一列）插 入，然后在后面加上大写“C”，即“°C”； 4. 排比和并列的内容，标点应统一。一般做法是中间采用“;”，最后一个采用“.”， 最后一个与倒数第二个之间用“; and”； 5. 数值范围的表示形式应是：110-220 kV，而不是110 kV～220 kV；注意：数字和 连字符之间没有空格，数字和单位之间有空格数字与单位之间要加一个空格，但“°C”、“°F”和“%”除外； 6. 在英文中，百分号应采用英文半角“%”，而不可采用中文全角“%”； 7. 公式中的符号从“插入公式”中选择； 8. 文本框中第一个单词首字母大写； 9. 1号机组和2号机组、一期和二期的表示方法：Unit 1 & 2；Phase I & II； 10. 第x条（款、项）和第y条（款、项）的表示方法：Article x and Article y，即表 示条（款、项）的词不能省略； 11. 文件中出现公式时，公式后说明性文字的“其中”、“式中”统一译为“Where:”， 注意其后加冒号；对公式中的字母和符号进行解释时，采用“-”，其前后均不空格，“-”后的首字母为小写；公式后的说明要用分号，最后采用句号。例如： Where: F sc-short circuit current force (lb/ft); V-velocity; P-gas density. 12. 冒号后首字母小写； 13. 大于号、小于号、等号两边均有空格； 14. 表格的标题和标题栏字体加粗； 15. 注意上下标与原文一致； 16. 直径符号φ的输入方法：插入，符号，字体选择Symbol，然后选择输入φ，并采用 斜体；
机器翻译研究现状与展望1 戴新宇，尹存燕，陈家骏，郑国梁 （南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京 210093） （南京大学计算机科学与技术系，南京 210093） 摘要：本文回顾机器翻译研究的历史，介绍典型的机器翻译方法，包括：基于规则、基于统计以及基于实例的机器翻译方法；针对机器翻译的研究现状，详细介绍和分析了基于混合策略的机器翻译方法，对统计以及机器学习方法在机器翻译中的应用进行了描述；论文还介绍了当前机器翻译评测技术；最后对机器翻译进行总结和展望。 关键字：机器翻译，基于规则，基于统计，基于实例，混合策略，机器学习 Machine Translation:Past,Present,future Dai Xinyu, Yin Cunyan, Chen Jiajun and Zheng Guoliang (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Department of Computer Science & Technology Nanjing University, Nanjing 210093) Abstract：This paper firstly presents the history of machine translation, and introduces some classical paradigms of machine translation: RBMT, SBMT and EBMT. Secondly, we introduce the recent research on machine translation, and describe the hybrid strategies on machine translation in detail, and discuss the applications of machine learning for machine translation. We also analyze the current techniques about evaluation on machine translation. Finally, we draw a conclusion and prospect on the research of machine translation. Keywords：Machine Translation, RBMT, SBMT,EBMT, HSBMT, Machine Learning. 1本论文工作得到863课题资助（编号：2001AA114102, 2002AA117010-04） 戴新宇博士生，主要研究自然语言处理；尹存燕助教，主要研究自然语言处理；陈家骏教授，博士生导师，主要研究自然语言处理、软件工程；郑国梁教授，博士生导师，主要研究软件工程。
第21卷 第1期2007年1月 中文信息学报 JOU RNAL OF CH INESE INFORM AT ION PROCESSIN G V ol.21,No.1Jan.,2007 文章编号:1003-0077(2007)01-00101-08 基于非连续短语的统计翻译模型研究 张大鲲,张玮,冯元勇,孙乐 (中国科学院软件研究所中文信息处理中心,北京100080) 摘 要:目前统计机器翻译的主流方法仍然是基于短语的翻译模型。然而,该模型并没有考虑对非连续短语的处理。本文提出了一种基于非连续短语的统计翻译模型,利用该模型可以使翻译的基本单元从连续短语扩展到带有间隔的非连续短语,以更好地解决词语翻译时的上下文依赖问题。同时,由于该方法抽取的短语数量较少,也使得解码的效率得到了提高。实验表明,在效率提高的情况下,非连续短语模型可以取得与层次型短语模型相当的翻译结果。 关键词:人工智能;机器翻译;非连续短语;统计机器翻译;短语模型中图分类号:T P391 文献标识码:A Research on Non -contiguous Phrase -based Model for S tatistical Machine Translation ZH AN G Da -kun,ZH AN G Wei,FENG Yuan -yong,SU N Le (Chinese Infor matio n P ro cessing Center,Institute o f Softw are,Chinese Academ y of Sciences,Beijing 100080,China)Abstract:T he phr ase -based stat istical machine translat ion mo del is still the most popular model nowadays.Ho wever ,non -contig uo us phrases are not taken int o acco unt in t his model.A st at istical machine tr anslatio n mo del based o n non -contig uous phrases is proposed in this paper.T he units of translation ar e ex tended fro m co ntiguous phrases to phrases with interv als in o rder to take adv ant age of the context dependence.With the less numbers o f phrases,the efficiency o f the deco der in o ur model is also impr oved.Ex per iment s show t hat w ith a better eff iciency the t ranslatio n r esults of our non -contig uous phrase -based model and hier archical mo del are comparable. Key words:artificial intellig ence;machine tr anslat ion;no n -contig uous phr ase;statistical machine tr anslatio n;phrase -based model 收稿日期:2006-07-28 定稿日期:2006-10-20基金项目:国家自然科学基金资助项目(60203007) 作者简介:张大鲲(1980)),男,博士生,主要研究方向为统计机器翻译。 1 引言 基于短语的统计翻译模型[1~4]近年来逐渐取代了基于词的模型[5] ,成为统计机器翻译方法的主流。翻译的基本单元从词过渡到短语,可以更好地解决词在翻译时对上下文的依赖问题。基于短语模型的方法在翻译时将邻近的词串作为一个整体进行处理,因此词之间的重排序问题变成了短语内部的问题,降低了翻译模型的复杂程度,翻译质量有所提高。尽管这里的短语可以是任意词串,不要求必须是符合语法习惯的短语,但是却要求是连续的词串, 因此,具体地这种方法也可以称为/基于连续短语0 的翻译模型。 以非连续短语作为处理单元的方法在信息检索[6] 中取得了比较好的效果。Simard 等人首先将非连续短语方法用于统计机器翻译模型[7],翻译质量得到了一定程度的改善。然而Sim ard 所使用的非连续短语模型,要求短语内部的间隔(g ap)部分,必须是严格的词,因此在他们的模型中非连续短语的长度是固定的。比如:短语turn the light o n 和turn the left light on 在利用Sim ar d 的模型表示时,得到turn r r on 和turn r r r on(r 表示任意1个词)两个不同的短语。这样的短语形式不够灵活,
毕业论文外文文献翻译 院 年级专业： 2009 级XXXXXXXXXXX 姓 名：学 号：附 件： 备注：（注意：备注页这一整页的内容都不需要打印，看懂了即可）
1.从所引用的与毕业设计（论文）内容相近的外文文献中选择一篇或一部分进行翻译（不少于3000实词）； 2.外文文献翻译的装订分两部分，第一部分为外文文献；第二部分为该外文文献的中文翻译，两部分之间用分页符隔开。也就是说，第一外文文献部分结束后，使用分页符，另起一页开始翻译。 3.格式方面，外文文献的格式，除了字体统一使用Times new roman 之外，其他所有都跟中文论文的格式一样。中文翻译的格式，跟中文论文的格式一样。 （注意：备注页这一整页的内容都不需要打印，看懂了即可,定稿后,请删除本页.） 范文如下：注意,下面内容每一部份均已用分页符分开了,如果用本模板,请将每一模块单独删除,直接套用到每一模板里面,不要将全部内容一次性删除. 【Abstract】This paper has a systematic analysis on outside Marco-environment of herbal tea beverage industry and major competitors of brands inside the herbal tea market. Based on
the theoretic framework, this paper takes WONG LO KAT and JIA DUO BAO herbal tea as an example, and researches the strategy on brand positioning and relevant marketing mix of it. Through analysis on the prevention sense of WONG LO KAT herbal tea, it was positioned the beverage that can prevent excessive internal heat in body, a new category divided from the beverage market. the process of brand positioning of it in Consumers brain was finished. Based on this positioning strategy, WONG LO KAT reasonably organized and arranged its product strategy, price strategy, distribution strategy and promotion strategy, which not only served for and further consolidated the position of preventing excessive internal heat in body, but also elevated the value of brand. The JDB and WONG LO KAT market competition brings us enlightenment. Reference the successful experience from the JDB and lessons from the failure of the WONG LO KAT.，Times New Roman. 【Key Words】Brand positioning; Marketing mix; Positioning Strategy; enlightenment, lessons；ABC （本页为英文文献摘要，关键词两项一起单独一页，字体为：Times New Roman，小四号，1.5倍行距）
一，翻译时间 1，试译文件需在发布任务的2天之内上传，我们将根据提交上来的试译文件选出中标作品，并发站内信通知，注意查收。为方便联系，可以在提交试译文件时留下联系方式（QQ，邮箱，最好是手机） 2，提交作品到指定的邮箱，不能按时交任务的话，要及时通知我。 5，如果稿件由于质量问题被退回，要求从退回日期算起一天之内发回。 二，翻译格式要求 1.应为纯文本格式，编码UTF-8, 统一使用Editplus 3。见附件 介于Editplus界面，左右宽度很大，总的拉动下面那个Bar，可以调整。找到左上Document，点击下拉出现菜单，选择Word-wrap Options...再选择enable word-wrap,然后下面那个format 选80，应该就可以了。 2.格式采用一段英文一段中文的方式（不是一句一句对应，而是一段一段），英 文下面跟中文，可以按照自然段的格式，不要把英文删掉。 使用中文标点，包括逗号（，），句号（。），省略号（……），引号（“”），破折号（——）等都用专门的全角中文标点，而不要使用英文标点。 3. <>表示一条评论的开始，要求一条一条翻译。不要搞混。<>中的内容保留， 不要做任何变动。 4，翻译文本应为纯文本格式，在保存翻译文件的时候点下拉框选编码UTF-8，不要更改原文件名。 三，翻译内容注意事项 1.TripAdvisor 一定要翻译成“到到网”，这个是网站的中文名字。 2.题目括号<>里面的酒店名不需要翻译，正文中的地名，酒店名尽量要翻译（可 在到到网和携程网上找），正文中的人名不需要翻译。 3.Review 里会有一些带感情色彩的话，特别是褒义的，在翻译的时候一定要把 这种感情给表现出来，语气也可以强烈些。比如说，“Amazing Value”有些人把它翻成“物有所值”，但也有些人把它翻成“物超所值”，肯定是后者表达的感情色彩更强烈，也更贴切。
毕业设计(论文)外文资料翻译 系别：电子信息系 专业：通信工程 班级：B100309 姓名：张杨 学号： B 外文出处： 附件： 1. 原文； 2. 译文 2014年03月
An Introduction to the ARM 7 Architecture Trevor Martin CEng, MIEE Technical Director This article gives an overview of the ARM 7 architecture and a description of its major features for a developer new to the device. Future articles will examine other aspects of the ARM architecture. Basic Characteristics The principle feature of the ARM 7 microcontroller is that it is a register based load-and-store architecture with a number of operating modes. While the ARM7 is a 32 bit microcontroller, it is also capable of running a 16-bit instruction set, known as "THUMB". This helps it achieve a greater code density and enhanced power saving. While all of the register-to-register data processing instructions are single-cycle, other instructions such as data transfer instructions, are multi-cycle. To increase the performance of these instructions, the ARM 7 has a three-stage pipeline. Due to the inherent simplicity of the design and low gate count, ARM 7 is the industry leader in low-power processing on a watts per MIP basis. Finally, to assist the developer, the ARM core has a built-in JTAG debug port and on-chip "embedded ICE" that allows programs to be downloaded and fully debugged in-system. In order to keep the ARM 7 both simple and cost-effective, the code and data regions are accessed via a single data bus. Thus while the ARM 7 is capable of single-cycle execution of all data processing instructions, data transfer instructions may take several cycles since they will require at least two accesses onto the bus (one for the instruction one for the data). In order to improve performance, a three stage pipeline is used that allows multiple instructions to be processed simultaneously. The pipeline has three stages; FETCH, DECODE and EXECUTE. The hardware of each stage is designed to be independent so up to three instructions can be processed simultaneously. The pipeline is most effective in speeding up sequential code. However a branch instruction will cause the pipeline to be flushed marring its performance. As we shall see later the ARM 7 designers had some clever ideas to solve this problem. Instruction Fig 1 ARM 3- Stage pipeline