专业代码722与专业代码745的商务英语有什么区别到？

专业代码722通常指的是“国际商务”，它涵盖了跨国公司间的贸易活动、外汇交易、国际投资等方面的商务英语。

而专业代码745则通常指的是“商务英语”，它更偏重于商务沟通和写作，包括商务会议、商务信函、商务报告等方面的英语表达。

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专业代码722和专业代码745都是商务英语课程，但它们之间仍然存在一些区别。其中，722更加注重商务口语能力的提升，帮助学生在实际的商业交流中更加自信、流利地表达自己。而745则更加注重商务写作技能的培养，包括商务报告、邮件、简历等文档的撰写和编辑。

针对这两个专业代码的不同特点，实现方式也会有所不同。下面是两个示例代码：

商务口语类（722）示例代码：

import speech_recognition as sr
import pyttsx3

# 初始化语音识别器和语音合成引擎
r = sr.Recognizer()
engine = pyttsx3.init()

# 定义一个函数，用于将文本转换为语音并朗读出来
def speak(text):
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()

# 监听麦克风输入，识别用户说的话，并将其转换为文本
with sr.Microphone() as source:
    r.adjust_for_ambient_noise(source)
    print("请开始说话...")
    audio = r.listen(source)

try:
    text = r.recognize_google(audio, language='en-US')
    print("你说的话是：" + text)
    # 将识别结果转换为语音并朗读出来
    speak("You said: " + text)
except sr.UnknownValueError:
    print("抱歉，无法识别你说的话。")
except sr.RequestError as e:
    print("无法获取语音识别结果：" + str(e))

商务写作类（745）示例代码：

import pandas as pd

# 读入一个Excel文件
df = pd.read_excel('sales_report.xlsx')

# 计算销售总额、平均单价等指标
total_sales = df['Sales'].sum()
mean_price = df['Price'].mean()

# 将指标写入另一个Excel文件
with pd.ExcelWriter('sales_summary.xlsx') as writer:
    pd.DataFrame({'Total Sales': [total_sales], 'Mean Price': [mean_price]}).to_excel(writer, index=False)

这两个示例代码分别演示了在商务口语和商务写作领域中的一些实现方式。前者是针对语音识别和语音合成技术，通过监听麦克风输入来识别用户说的话，并将其转换为文本后再进行语音合成；后者则是利用Python中的pandas库来处理Excel文件，计算一些关键指标并将其写入另一个Excel文件中。