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生活化原则视角下独居老人服务项目研究
【机 构】
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哈尔滨工业大学
【发表日期】
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2023年01期
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人们对下一代工业机器人的期望之一是协作机器人（Cobot）.Cobot是一种能够与人类操作员在同一工业任务上无缝协作的机器人助手。机器人需要根据人们的情绪来做出相应的反应,即情绪识别。脑电图（EEG）是情绪识别中最常用的生理信号,因此,很多研究用EEG信号来进行情绪识别。然而,人们处于某个特定的情绪的时间比较少,例如恐惧检测,处于恐惧状态的数据很少,这就造成了数据不平衡情况,对这种不平衡的EEG信
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如何评估消费券政策的效果是疫情期间的热点话题,由于时效性差、影响因素难以掌握,传统的调查问卷和经济模型很难反映其真实效果,与此同时,大众的各种情绪和态度通过在微博等平台的纯文本评论、点赞等信息行为得到释放。情绪分析是基于自然语言处理的技术,用于从海量文本中了解大众对某一实体的态度。本文从消费者的角度出发,借助情绪分析技术分析微博评论,进而了解消费券政策的响应情况。具体的研究工作如下:第一,文本情绪
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清人的数学建构围绕处理易数关系、确立上层数学标准和书写民间数学展开,通过考察清代的数学知识建构活动能够帮助我们重新勾勒清代数学史。清代的数学概念是经历漫长演化的结果。汉代,数学是数术文化的一部分,和天文、历法共同为占验服务;唐代以后,数学和星占逐渐分离;至清代,天文历算和术数彻底分道扬镳,前者保留在主流学术内,后者逐渐被贴上“谬误”、“诡谲”等标签,分别成为今天看来“科学”和“迷信”的部分。清代将
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投资组合是金融学中的一个经典问题,随着投资组合和深度学习的发展,相关领域的学者们将深度学习和投资组合相结合,实现端到端的投资组合模型e2e.本文将深度学习和风险预算相结合,在端到端的方法基础之上,对投资组合进行研究,更好地解决投资组合问题。针对资产间的特征交叉问题,本文引入因子分解机,将因子分解机和神经网络相结合应用于投资组合研究,在e2e模型基础之上,提出e2e-fnn模型;在e2e-fnn模型
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李平心是我国著名的马克思主义学者,治学领域广博,在历史学领域著述丰硕,涉及中国近现代史、世界近代史以及中国上古史等领域。李平心在唯物史观的指导下研究中外历史,剖析中国社会和中国革命。在中国近现代史领域,他以鸦片战争为开端,从半殖民地半封建的社会性质出发,将帝国主义侵略作为近代史的发展线索,分析各类革命运动、思想启蒙、宪政运动以及妇女解放运动,勾勒出中国近代史的轮廓,形成了历史研究的革命史叙事。他的
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模糊这个概念广泛存在于人们的生活中,它代表着事物的不确定性,因此难以用精确值来表示,而是常用到多种语言值来形容。通过对历史数据进行观测并提取一定的规则,进而对未来值进行预测是目前的一个研究热点,但是传统的时间序列模型对数据有着较严格的条件,且不适用于对有模糊特点的语言值进行处理。为了解决这一类问题,有学者提出了基于模糊理论的模糊时间序列模型。模糊时间序列模型不需要经典时间序列方法的严格假设,并且能
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在联邦德国成立初期,美国通过“AHC-22”号法令等一系列文件对其原子能问题进行了严格限制,同时在监管问题上也保持了高度敏感。而随着冷战局势的进一步明朗,美国开始转而扶持联邦德国并使其参与到欧洲防务当中,联邦德国也借此解除了部分限制。1953年艾森豪威尔政府上台后,在“大规模报复”战略和“和平利用原子能”的指导下,美国的对德核政策出现较大调整,对联邦德国原子能领域的一系列限制也逐渐“松绑”。以19
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