《SAS软件》课程教学内容优化设计研究

一、《SAS软件》课程现存的不足之处SAS不仅在学术研究方面能给予学生相对灵活准确的研究方法,而且在学生未来的职业生涯中同样是必不可缺的。熟练掌握SAS软件操作可以让学生在工作中,...福州外语外贸学院重点建设课程项目(项目编号:JF2017042

The Cognitive and Neural Mechanism Underlying the Effect of Musical Trainingon Children’s Phonological Awareness

音乐是一种听觉艺术形式，在儿童教育和发展中，尤其是语言能力发展中扮演着重要角色。语音意识是个体感知识别、分析和运用语音的能力，是预测儿童语言读写能力的重要指标。本文梳理了近十年来音乐训练影响儿童语音意识的研究证据，并讨论了音乐训练可能促进语音意识的神经基础和解释模型。大量研究表明，音乐训练可以在行为水平提高儿童在语音意识测量任务上的成绩。此外，音乐训练从两方面影响语音加工的神经基础：一方面通过影响皮层下基本听觉神经通路与大脑听觉皮层，促进儿童前注意水平的语音感知能力；另一方面通过影响语音加工大脑区域间的功能连接，促进语音编码，强化语音加工的听觉-运动整合功能。相关神经机制为音乐训练促进儿童的语音意识提供了生物学基础。基于已有研究，本文提出综合的层级模型对音乐训练影响儿童语音意识的认知神经机制进行系统的解释，该模型认为音乐训练影响语音意识的认知神经机制分为三个层级：第一层级，音乐训练通过影响基本听觉神经通路促进了语音的基本听觉加工，其中节奏训练促进对语音时长信息的感知，音高训练促进对语音频率信息的感知；第二层级，音乐训练通过影响语音加工的神经网络，进一步促进了语音编码，其中节奏训练主要促进辅音、韵脚和音节的识别和编码，音高训练促进元音、韵脚和音节的识别和编码；第三层级，音乐训练通过增强听觉与运动脑区之间的信息整合，增强了语音运动表征，以及听觉-运动整合能力，进一步提高了语音表征的质量。该领域的研究不但可以揭示人类语言发展的认知神经机制，而且在儿童教育领域具有非常重要的现实意义和应用价值。</p

Cross-modal analysis of facial EMG in micro-expressions and data annotation algorithm

长久以来,微表情的小样本问题始终制约着微表情分析的发展,而小样本问题归根到底是因为微表情的数据标注十分困难。本研究希望借助面部肌电作为技术手段,从微表情数据自动标注、半自动标注和无标注三个方面各提出一套解决方案。对于自动标注,提出基于面部远端肌电的微表情自动标注方案;对于半自动标注,提出基于单帧标注的微表情起止帧自动标注;对于无标注,提出了基于肌电信号的跨模态自监督学习算法。同时,本研究还希望借助肌电模态,对微表情的呈现时间和幅度等机理特征进行拓展研究。</p

Psychological flexibility training for career adaptability improvement among second-year middle-school students

目的检验基于接纳承诺疗法青少年心理灵活性模型(DNA-V)的心理课程训练对中学生心理灵活性和提高生涯适应力的效果,为服务中学生心理健康提供参考方案。方法与北京某中学合作招募初二学生110名,以班级为单位随机分为DNA-V面授组(线下组,33名)、DNA-V网络组(线上组,40名)、学校常规心理组(对照组,37名),将DNA-V的干预方案本土化为6个学时的中学DNA-V心理课程。采用青少年回避与融合问卷和生涯适应力量表在干预前、干预后1周、干预后2个月测评被试的心理灵活性、生涯适应力变化。结果采用线性混合模型进行分析,并控制了人口学变量后,线下组的心理灵活性和生涯适应力在干预后1周和干预后2个月的水平均高于干预前(心理灵活性t值分别为4.22,3.11;生涯适应力t值分别为3.05,4.16,P值均&lt;0.01),而干预后1周与干预后2个月之间差异无统计学意义。线上组的心理灵活性和生涯适应力在干预前、干预后1周、干预后2个月的水平差异均无统计学意义。对照组的心理灵活性和生涯适应力从干预前到干预后1周均有提升(t值分别为4.64,2.47,P值均&lt;0.05),但干预后2个月又降回与干预前接近的水平。结论DNA-V面授心理课程对心理灵活性和生涯适应力的提升作用都具有至少2个月的长时程保持效果。</p

一种基于云边协同的配电台区分级线损分析系统

本发明提出的是一种基于云边协同的配电台区分级线损分析系统。包括云端线损分析平台、边端智能融合终端和电能数据采集终端。电能数据采集终端负责采集台区各个关键节点处的用电信息，并把采集的信息传送给边缘侧的智能融合终端，智能融合终端负责在边缘侧计算台区拓扑，并依据拓扑信息分级计算线损，云端的线损分析平台用于对边缘侧的拓扑信息进行校核以及依据边缘侧分级线损计算值，进行区域线损计算、异常线损点定位和窃电分析等线损精益化管理。本发明能够实现“变压器‑低压出线”、“低压出线与分支箱”、“分支箱与表箱”、“表箱与户表”的多级线损核算与分析方法，充分利用现有设备，成本低，易实现，从而实现配电台区的区域“自治”

一种基于云边协同的配电台区分级线损分析系统

本发明提出的是一种基于云边协同的配电台区分级线损分析系统。包括云端线损分析平台、边端智能融合终端和电能数据采集终端。电能数据采集终端负责采集台区各个关键节点处的用电信息，并把采集的信息传送给边缘侧的智能融合终端，智能融合终端负责在边缘侧计算台区拓扑，并依据拓扑信息分级计算线损，云端的线损分析平台用于对边缘侧的拓扑信息进行校核以及依据边缘侧分级线损计算值，进行区域线损计算、异常线损点定位和窃电分析等线损精益化管理。本发明能够实现“变压器‑低压出线”、“低压出线与分支箱”、“分支箱与表箱”、“表箱与户表”的多级线损核算与分析方法，充分利用现有设备，成本低，易实现，从而实现配电台区的区域“自治”