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1.
抑郁症为危害大众身心健康的主要心理疾病.抑郁个体存在执行功能缺陷,而正念干预能有效改善抑郁个体的执行功能,缓解抑郁症状.根据抑郁认知理论、抑郁易感双重加工理论,本文认为抑郁个体的执行功能子成分工作记忆、认知灵活性、反应抑制能力存在缺陷,且保持与抑郁心境一致的认知加工偏差,导致增加负性自动化思维,削弱反思性加工;根据积极情绪构建扩展理论、正念的意义构建理论和监控接纳理论,认为正念干预能有效改善抑郁个体执行功能,减少执行功能缺陷导致的消极认知偏向.前额叶皮层、前扣带皮层、杏仁核、默认模式网络和额叶边缘系统的内在功能连接是正念干预抑郁个体执行功能缺陷的重要神经机制,影响抑郁个体对消极刺激的反应抑制、注意偏向和负性自动化思维.未来的研究应该着眼于深入探讨不同程度、不同类型的抑郁个体执行功能缺陷的差异性,阐明正念干预抑郁个体执行功能的内在机制,通过正念干预结合认知训练(例如工作记忆训练、记忆疗法或者认知控制训练)治疗抑郁. 相似文献
2.
3.
4.
提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。 相似文献
5.
李祝青 《安徽师范大学学报(自然科学版)》2021,44(2):187-191
现代竞技体育已经趋向于对人类身体运动能力极限的开发,推动了运动生物力学、运动康复学等学科领域的发展.尤其是近年来对于核心力量的研究,伴随着肌电测试等技术的发展而逐渐完善,对网球运动员运动技能的提升逐渐显露出重要意义.而功能性训练作为专项训练的优化成果,其针对如何使用力量的训练优势,对提升运动员核心力量有着传统力量训练所不具备的价值.因此,本文通过对功能性训练理论的研究,结合网球的运动特性界定了核心力量的概念范畴,对网球运动员核心力量特征以及开展核心力量训练的作用进行分析,从功能性训练的视角提出了提升网球运动员核心力量的可行措施,为培养高技能水平的网球运动员提供了理论参考. 相似文献
6.
7.
训练分期理论是运动训练学的经典理论,几乎所有体育项目在训练实践过程中都或多或少地受其影响。作为继马特维也夫之后对训练分期理论的发展最具有影响力的学者,图德·邦帕以其六版著作《训练分期:理论与实践》受到了世界范围内运动训练理论与实践的认可。2018年11月,邦帕教授受邀来华,并在上海与国内学者和教练展开了一次精彩对话。本文一方面再现了与邦帕教授对话的内容,另一方面也在对话的基础上由五位学者分别围绕训练分期理论的理论特征(熊焰)、训练分期理论的实践应用(资薇)、传统分期理论与板块分期理论(于洪军)、现代科技对训练分期理论的推动作用(黎涌明)和训练分期理论的未来发展(陈小平)五个方面展开论述。本文作者一致认为,训练分期理论在得以广泛应用的同时,需要更大程度借鉴多学科基础研究的成果,更大范围运用现代科技的设备和方法,更快速度实现训练经验向训练科学的迈进。 相似文献
8.
为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F1值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高. 相似文献
9.
为了更有效地提高皮划艇运动员的训练成绩,科学合理地安排训练计划,现对不同气温特征的训练周期内皮划艇运动员的生理生化指标和训练的测试成绩进行相关性分析.得出训练周期内气温变化时,运动员的生理状态并未出现较大幅度波动.但当气温变化幅度较大时,成绩的提升幅度则相对较小;且当平均气温较高时,会导致测试成绩提升幅度下降,甚至会出现运动成绩倒退的情况.根据以上结果在指导皮划艇运动员训练时,尽量避免炎热的天气,科学合理地安排训练时间. 相似文献
10.
黄寅 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2020,36(2)
针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。 相似文献