医疗卫生工作者心理健康水平现状

 为了解医疗卫生工作者心理健康水平的现状，从2017年科技工作者心理状况调查的数据中选取医疗卫生工作者样本1463人，同时抽取其他科技工作者1441人作为对照组。调查结果发现：医疗卫生工作者抑郁风险低于对照组，焦虑和自杀意念与对照组无显著差异，工作倦怠及情感衰竭度显著高于对照组；医疗卫生工作者心理健康群体差异明显，50岁后抑郁和焦虑水平均降低，正高级职称人群的抑郁和焦虑水平均较低。情绪调控方式上，压制组表现出更多的抑郁和焦虑风险；同时，医疗卫生工作者存在睡眠时间不足、运动次数和运动时长不足、工作时长过长的问题；在心理健康服务方面，医疗卫生工作者整体优于对照组。建议改善医疗卫生工作者工作时长和工作压力，倡导健康生活方式，并提高情绪调节能力。     

高校本科双学位教育发展趋势研究

高校本科双学位教育经过了20多年,发展趋势逐渐与国际接轨。双学位的培养模式逐渐从校内发展到校际最后发展为国际合作。专业设置也将打破学科门类的限制,实现跨学科的融合,从单一的借助现有专业的双学位模式,发展为单独组建双学位模式。运用现代远程教育教学手段扩大双学位的受用群体,建设高校内部闭合的教学质量监控体系,确保双学位的教学质量。     

可持续发展的外语学习能力探析

综合哲学、教育学、心理学和二语习得等不同角度对学习能力的理解,对可持续发展的外语学习能力内涵进行阐释。外语学习能力系统既包括智力因素,也包括非智力因素。外语学习能力应由基本学习能力、拓展学习能力和调节学习能力三大要素构成,三大要素中又包含一系列子要素,其中语言学习的迁移能力、自主学习能力和持久动机是外语学习能力可持续发展的重要指标。     

位置闭环黏滑特性实验方法

提出了一种基于直线电机位置闭环伺服系统的黏滑特性实验方法.该方法采用弹簧质量块的模型,与传统黏滑实验设备中的参数被等效至位置闭环伺服系统控制程序中的变量不同,可以在不改变硬件装置的条件下任意改变弹簧刚度、输入端速度等参数,方便地实现不同刚度和运动速度时摩擦副黏滑特性的测试.与传统黏滑实验方法相比,此方法具有适应性好、测量精度高、成本低等优点.利用直线电机位置闭环伺服系统,通过仿真与实验验证分析了工作台质量、弹簧刚度、动静摩擦系数差及弹簧自由端拉伸速度等因素对黏滑现象的影响,得到减小质量、增大弹簧刚度、减小动静摩擦系数差及增大拉伸速度等都可以抑制黏滑现象的结论,同时也证明了此方法的可行性.     

数据流时间窗口中闭频繁项集的在线挖掘

在数据流闭频繁项集挖掘过程中,常忽略历史模式对挖掘结果的影响,并采用一种结构来标记闭频繁项集的类型,导致算法的效率不高.为此提出一种挖掘数据流时间窗口中闭频繁项集的方法NEWT-moment.该方法能在单遍扫描数据流事务的条件下完整地记录模式信息.同时,NEWT-moment提出的剪枝方法能很好地降低滑动窗口树F-tr...     

基于用户心理的网络信息组织思考

从心理学的角度出发,探讨了用户的信息需求心理,分析了现行网络信息的组织方式与用户信息需求心理之间的矛盾,并从用户信息需求心理的角度出发,为优化现行网络信息的组织方式提出了若干合理化建议。     

健美操裁判员评价封闭系统研究

通过分析同一样本--2005年中国学生活力健美操大赛裁判员,研究开发体育主现评分裁判评价模型,了解两个(参数和非参数)评价模式的特点,探索更有效的比赛裁判员管理的封闭系统.结果表明:非参数统计评价方法具有以下优点:(1)分布自由,即无需假设从特定方式分布的总体中抽取子样;(2)采用秩检验方法,可以分析数值上并不严格而有等级顺序的资料;(3)计算比较简单.     

基于时间段的时序规则发现

时序规则挖掘用以挖掘数据库中与时间相关的规则及模式.现今大部分时序数据挖掘均是针对基于时间点的,基于时间段的挖掘相对较少.在此提出一个新的基于时间段的时序规则挖掘算法,通过挖掘频繁闭模式集取代完整频繁模式集,减少了挖掘时间,算法效率很高.     

最短路问题的闭环DNA算法

提出了不等长闭环DNA分子的概念,由此推广了闭环DNA计算模型。给出了固定端点的最短路问题闭环DNA算法,该算法首先对每条弧进行了三组DNA编码,再用有目的的终止技术合成固定端点的所有链,然后通过接入实验和电泳实验得到最短路,并通过检测实验输出所有最短路径。得出了算法的复杂性,为说明算法的有效性给出了一个算例。最后讨论了最短路问题闭环DNA算法在变权网络、自由终点或固定中间点的最短路问题中的应用,并给出了相应的解决方法。由此说明该算法具有广泛的适应性。     

d-界距离正则图中一类格的特征多项式

设Г是一个直径d≥3的d-界距离正则图,x∈V(Г),P(x)是Г中包含x的所有强闭包子图的集合,并且P(x,i)是P(x)中所有直径为i的强闭包子图的集合.设￡(x,i)是P(x,i)中元素的交生成的集合.按反包含关系规定￡(x,i)的偏序,￡(x,i)记为￡R(x,i).利用M(o)bius反演公式计算了￡R((x,i)上的特征多项式X(PR(x),t).