新冠疫情下社交媒体用户健康信息焦虑影响机制研究

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图像超分辨率重建是指设计高效的算法,从低分辨率图像重建高分辨图像,在医学诊断、卫星成像等领域有着广泛地应用。近年来,人们主要通过加深或加宽深度网络来提高重建性能,但同时这也需要高昂的硬件设备和巨大的电能消耗。鉴于此,本文从模型驱动与数据驱动相结合的角度出发,研究专家先验诱导下的基于深度学习的超分辨率重建方法,提出了基于递归多尺度卷积网络的图像超分辨率重建方法、基于优化最小方法的递归多尺度去噪网络的
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智能电表作为智能电网中重要的组成部分,其软件质量影响着电力计量工作的开展。伴随着能源互联网的发展,新时期涌现的高级业务场景应用对智能电表的技术功能赋予了更多的需求。智能电表不仅要保障核心计量功能,也要支撑新业务下扩展业务有序充电、现货交易、负荷识别等应用。同时电表软件的规模及复杂性在成倍增加,新一代智能电表技术要求也提出了软件可维护升级要求,智能电表软件可维护性无论从研发还是现场应用运维的角度都越
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二维铁电材料具有自发极化的特点,使其在非易失性调控方面具有独特的优势,越来越多的二维铁电材料被预测的同时被实验证实。之前的研究表明石墨烷(半氢化石墨烯)在保持石墨烯骨架完整性的基础上带入非金属元素(氢)打开了带隙且引入了磁性,引起了关注。本研究的目的是想通过二维铁电材料的极化翻转实现对石墨烷物理性质的调控,使其在微型信息存储器件领域有所发展。基于第一性原理计算的方法,我们研究了In2Se3对不同浓
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当前,点云分类在3D计算机视觉领域受到广泛关注.深度学习技术,特别是卷积神经网络,已经在2D计算机视觉领域大放异彩,但在3D点云分类任务上正处于一个快速发展阶段.基于卷积的点云分类问题主要面临信息利用不足,特征提取不充分等挑战.本文主要关注基于3D点云数据的卷积神经网络方法,深入细致地研究用于点云分类任务的卷积核构造方式和点云特征提取的方法.在现有方法的基础上,设计了一系列新颖的卷积核和混合特征学
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图片模糊集是直觉模糊集的一般化,能够更好的表示具有模糊性、不确定性和不一致性的信息.在多属性决策中,聚合算子和距离度量是重要的工具.本文主要研究基于图片模糊集的聚合算子和距离度量,并将其应用于多属性决策问题.具体研究内容及创新点如下:(1)给出图片模糊聚合算子的公理化定义.基于图片模糊t-可表示三角范数和Frank三角范数簇,定义了图片模糊运算,提出图片模糊Frank加权平均聚合算子和图片模糊Fr
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文本是一种非结构化数据,现有技术无法直接对文本进行自动化分析处理.文本表示是指将文本转为计算机可以直接识别的数据.本文就文本表示及其应用进行以下研究:1.Word2vec是一种有效的词表示模型,可以将词语表示成一个低维紧凑的词向量.但是Word2vec每次训练得到的词向量都不一致进而导致挖掘到的相似词不稳定.这个问题在特定语料库中尤为明显.为此,本文提出了一种新的相似度排序算法.该算法通过计算单词
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伴随着超高频射频(UHF RFID)技术应用场景的多元化,一方面UHF RFID标签天线结构单元的多元化需求也越来越大,其由于应用对象的形状、尺寸、材质、可用空间的不同,对标签天线的要求也不尽相同;另一方面天线设计效率提高也成为了潜在需求,其由于产品的实际差异,设计人员应用传统的设计方法设计出同时满足中心频点尽可能接近理想中心频点、回波损耗尽可能低、带宽尽可能宽、面积尽可能小的天线,是十分复杂和耗
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深度学习方法在2D视觉任务中已经取得了巨大的成功,由此引起了人们使用深度学习理论与方法研究3D视觉的极大兴趣.点云分类与分割是3D视觉中基本的且具有挑战性的任务之一,其在3D计算机视觉领域备受关注.然而,尽管深度神经网络在诸如图像这类规则的栅格化数据上显示出良好的性能,但是由于点云的不规则性和无序性,设计用于点云处理的深度神经网络仍然是一个巨大的挑战.本文讨论和研究面向点云分类与分割的点卷积神经网
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作为开采石油天然气资源和海上工作的基础设施之一,海洋平台长时间处于恶劣的环境中,无法避免遭受风、冰、浪、流、地震等外部载荷的影响.在外部载荷的影响下,导致平台可能发生过大振动.振动响应过大导致平台设备损坏和人员健康等.因此,研究更加可靠的主动减振技术来提高海洋平台的安全性和改善平台工作人员的工作环境有重要意义.本文主要研究基于模糊控制的海洋平台主动减振控制方法.具体内容如下:第一,研究受外部波浪力
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轮式装载机是被广泛用于泥石流灾害救援的一种应急救援装备,可以提高救援效率,保障人员和财产的安全。在泥石流救援环境中,虽然主要泥石流已经发生,但该环境任具有破坏性和突发性,可能再次造成轮式装载机无法正常运行甚至被破坏。故以轮式装载机为研究对象,在泥石流救援条件下进行环境适应性研究,分别研究其不被破坏的能力和实现所有预定功能和性能的能力。研究主要通过车辆的受力平衡分析探究了泥石流整体影响下轮式装载机的
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