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网络数字化侵害量表中文版在大学生群体中的信效度

采用网络数字化侵害量表中文版、焦虑自评量表和情感量表，对从四川省 4 所高校中整群抽取的 2 307 名 大学生进行调查，3 周后再从中抽取 86 名同学进行重测。使用 SPSS 23.0 与 Mplus 8.0 软件对数据进行探索性 和验证性因素分析。结果显示：DVS 中文版本 1 1 道题目得分在高分组和低分组间存在显著性差异（t 值为 -1 0.02 ～-88.1 3，均 P 值 ＜0.001 ），题总相关 r 介于 0.435 ～0.61 5 之间（P ＜0.01 ）；基于碎石图和平行分析法 交叉验证保留 3 个因子：私人信息泄露、网络账户困扰以及网络内容侵害，可解释 DVS 中文版所有题项 51 .56％ 的变异，各条目的因素负荷介于 0.350 ～0.71 4 之间；验证性因素分析表明 DVS 中文版 3 因素模型较好地拟合数 据（CFI ＝0.908，TLI ＝0.877，RMSEA ＝0.063，RMSEA 90％的 CI 为 0.055 ～0.071 ，SRMR ＝0.048，因素负荷介于 0.353 ～0.71 1 之间）；DVS 中文版与 SAS、AS 分别正相关（rSAS ＝0.259、rAS ＝0.26，均 P 值 ＜0.01 ）；DVS 中文版总 量表的 Cronbach’s α系数为 0.738，各维度的 Cronbach’s α系数在 0.535 ～0.661 之间，重测信度为 0.670。

  • 2021-06-17
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基于IBAS-BP算法的冬小麦根系土壤含水率预测模型

为在节水灌溉系统中精确测量和预测根系土壤含水率，将传统天牛须算法每次迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群，建立了基于改进天牛须搜索算法优化的IBAs—BP预测模型，并利用实测浅层土壤含水率数据，对深度50 cm冬小麦根系土壤含水率进行预测。结果表明，与Ps0一BP预测模型、GA—BP预测模型以及原始BAs— P模型相比，IBAs—BP模型可准确预测冬小麦根系土壤含水率，有效避免了网络陷入局部极小值的可能性，且相对误差均值仅为O．004 5。

  • 2021-06-17
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混凝土智能生产解决方案

今天的混凝土搅拌站中，在生产控制方面，已经有大量自动化的技术实现了应用。但具体生产时基本都需要人工来进行操作、配合。而操作工人的操作水平高低、责任心是否强等，都会对混凝土生产工作产生影响。 搅拌站设备的运行是否正常也是影响生产的因素。在生产过程中一旦设备出现故障，就会极大的影响生产工作进行。除此之外，出料时间长短也会影响到搅拌站效率。影响出料时间的因素主要有搅拌站主机下料口出料速度、搅拌车入料速度，这两者速度不协调时就会影响生产。

  • 2021-06-17
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建筑机械物联网方案

为贯彻落实党中央、国务院关于加快物联网等新型基础设施建设和应用的决策部署，发挥新型基础设施在垂直行业领域的创新引领作用，切实推进物联网与能源行业融合标准和技术的研究，促进能源系统与物联网行业健康有序发展

  • 2021-06-17
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静电放电算法_混合核SVM的月径流预报模型及应用_李祥蓉

为提高水文预测预报精度,构建基于多项式核与高斯核混合的支持向量机（SVM）,利用静电放电算法（ESDA）优化混合核SVM关键参数和混合权重系数,提出混合核ESDA-SVM枯水期月径流预测模型,并构建高斯核ESDA-SVM、多项式核ESDA-SVM及ESDA-BP作对比预测模型,以云南省某水文站枯水期1—4月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前24 a和后10 a资料对各模型进行训练和预测。结果表明,混合核ESDA-SVM模型对实例1—4月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为4.09%、3.32%、3.51%和5.64%,预测精度均高于多项式核ESDA-SVM等3种模型。混合核ESDA-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。

  • 2021-06-17
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基于树模型的虚拟测量算法在半导体制造中的应用_周江兵

半导体制造是一个大批量多阶段生产的系统,工艺技术复杂、工序步骤繁多,稍有不慎就可能使晶圆的表面和内部产生缺陷,从而影响生产的质量和效率。将半导体制造业和互联网技术相结合,可以提高生产制造的效率和质量,降低成本和损耗。本文将进行数据采集和预处理,从数据中选择并提取出重要特征,并使用树模型中随机森林和梯度提升树两种算法来实现W plug中对电阻率的虚拟测量。实验结果表明,本文提出的方法与传统算法相比,测量误差减少近50%,能够准确预测出生产过程中电阻率变化的趋势,捕获到异常点；在实际的生产环境之中可以及时的给生产线上报警。

  • 2021-06-17
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极简视野下乡村学校的一对一数字化教学模型实践

为了在乡村学校实现《教育信息化2.0行动计划》所提出的教育观念更新、教育模式变革、教育体系重构、有效消除教育“数字鸿沟”等目标，作者针对现行乡村学校的教学实际情况，以一对一数字化学习环境为例，在现行多种教学应用模式的基础上，分析并提取出各个模式的主要内容与共同要素，结合乡村教育的实际需求进行简约化处理，构建出以BA4C模型为原型的一对一数字化学习环境教学模型——SBA4C，并将此模型应用于乡村学校的教学实践，开展了一系列教学活动，通过分析发现课堂教学结构开始呈现较好的变化趋势。

  • 2021-06-17
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器（ODE）模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
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