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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.
单原子催化剂(SACs)具有高原子利用效率以及高催化活性,在各种催化体系中均表现出优异的性能.其原子级别的活性位点与天然的金属蛋白酶类似,因此单原子纳米酶(SAzymes)的概念也应运而生.而金属有机框架(MOF)由于其具有高孔隙率的特点,可以作为合成SAzymes的前驱体.该文总结了使用MOF前体/模板构建SACs的合成策略,以及SAzymes的生物应用,提出了基于MOF衍生的SAzymes的发展挑战和前景. 相似文献
3.
针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。 相似文献
4.
《陕西理工学院学报(自然科学版)》2021,(1):15-21
介绍了TC4635-Q型钢模台车的结构组成,为确保该台车的安全性,对其进行了强度、刚度校核。首先计算出台车在最不利工况下承受的混凝土载荷,然后使用Creo软件建立了台车的三维模型,通过ANSYS Workbench软件对台车模板系统进行了静力学分析,由此计算出台车框架系统承受的载荷,并对框架系统进行了静力学分析,最后将软件分析结果与力学计算结果进行对比。结果表明模型设计与载荷计算合理,台车强度、刚度均处于合理范围内,且具有一定的安全余量。研究结论为可变式钢模台车进一步力学分析和结构优化提供了一定的理论依据。 相似文献
5.
在市场需求不确定的情况下,利用条件风险估值(CVaR)准则描述零售商的风险规避度对供应链收益的影响,并建立信息共享模型,研究零售商的风险规避度与信息共享价值之间的关系.结果表明,市场需求不确定的情况下,信息共享价值与零售商的风险规避度以及获取得市场信息量有关.数值分析显示,零售商的风险规避度越大,信息共享价值越高;市场需求越不确定,信息共享带来的价值越高. 相似文献
6.
基于消费者隐私视角,检验消费者隐私态度、定向广告认知和行为意愿之间的关系。通过对258份消费者随机抽样数据进行实证研究,分析个体特征变量在隐私态度,隐私控制度、隐私敏感度上的差异,并通过结构方程路径分析验证假设。研究结果表明:消费者隐私态度直接显著正向影响其定向广告认知水平和行为意愿;消费者定向广告认知水平直接显著负向影响其行为意愿;定向广告认知在消费者隐私态度和行为意愿之间存在显著的部分中介作用。因此,企业应重视消费者隐私关注,在投放过程中关注用户感知以优化定向广告。从而实现定向广告精准投放与消费者个人隐私关注的平衡。 相似文献
7.
张晓霞 《科技情报开发与经济》2021,6(4):43-48
在多源异构信息环境下,研究融合多源信息的情报分析方法是企业竞争情报研究和应用的关键.通过分析不同情报源的特点,结合企业竞争情报服务分析范式框架,分别提出了基于市场与行业视角的多源信息环境下企业竞争情报服务的模式.基于市场与行业两个不同的视角分析企业竞争情报,可以更全面地为企业发展战略提供支撑. 相似文献
8.
针对深海光线分布不均匀导致鱼类识别检测困难的问题,提出了符合视觉认知的多维度深海鱼类识别算法.该方法从时间维度优化传统的高斯混合模型(GMM)初步确定变化区域,从空间维度构建目标特征,完整提取运动目标,从时空关联维度建立深度学习的鱼类识别框架,试验结果表明:本算法可在多种复杂条件下准确提取运动目标,面积交迭度(AOM)达到80%以上,优于当前主流算法. 相似文献
9.
D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比,所提方法收敛更快,准确度更高.故障诊断的应用实例表明,所提方法的不确定性更小,优于现存的其他方法. 相似文献