检索结果-内蒙古大学图书馆

心理学报 2019年第3期51卷 269-279页

作者：任小云李玉婷毛伟宾耿秋晨山东师范大学心理学院济南250358 山东中医药大学中医学院济南250355

本研究采用项目法定向遗忘范式以中性和负性连续事件的视频为实验材料,通过2个实验考察了情绪对连续事件定向遗忘的影响,并进一步探讨了情绪对细节记忆和要义记忆的定向遗忘的影响。结果发现,情绪可以消除细节记忆的定向遗忘效应,而仅... 详细信息

本研究采用项目法定向遗忘范式以中性和负性连续事件的视频为实验材料,通过2个实验考察了情绪对连续事件定向遗忘的影响,并进一步探讨了情绪对细节记忆和要义记忆的定向遗忘的影响。结果发现,情绪可以消除细节记忆的定向遗忘效应,而仅有要义记忆的定向遗忘效应则主要受到事件连续性而非情绪的影响。

关键词：情绪连续事件定向遗忘要义记忆细节记忆

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一类连续事件独立性问题的研究

引用

华东师范大学学报（自然科学版） 2003年第4期 19-24页

作者：万福永徐和坤华东师范大学数学系上海200062 华东师范大学数理统计系上海200062

作者从数学实验的一个系列实例出发,逐步深入地探索了两事件A、B的独立性与概率P(AB)、P(A)·P(B)的关系,特别是关于连续事件A、B的P(AB)与P(A)·P(B)的关系给出了一个从相关、到独立、再相关的典型实例。研究表明,事件的相关... 详细信息

作者从数学实验的一个系列实例出发,逐步深入地探索了两事件A、B的独立性与概率P(AB)、P(A)·P(B)的关系,特别是关于连续事件A、B的P(AB)与P(A)·P(B)的关系给出了一个从相关、到独立、再相关的典型实例。研究表明,事件的相关性也有一个从量变到质变的过程。

关键词： MonteCarlo方法连续事件独立性量变到质变

来源：评论

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情绪性连续事件定向遗忘的细节-要义权衡研究

情绪性连续事件定向遗忘的细节-要义权衡研究

引用

作者：李玉婷山东师范大学

学位级别：硕士

我们每天都会接收到大量的信息，但我们不可能将所有的信息都在存储在大脑中，一部分信息会被我们遗忘掉。这其实是记忆适应功能的体现，更有利于我们的生存。生活中我们还常发现一些带有情绪性的事件往往更加令人难以忘怀，例如，我们... 详细信息

我们每天都会接收到大量的信息，但我们不可能将所有的信息都在存储在大脑中，一部分信息会被我们遗忘掉。这其实是记忆适应功能的体现，更有利于我们的生存。生活中我们还常发现一些带有情绪性的事件往往更加令人难以忘怀，例如，我们对一些在旅行过程中发生的愉快或是不愉快的事件会记忆犹深。但这并不代表我们会记得这些事件的全部信息，相反，我们只会对事件的某一部分信息记忆深刻，而会选择忽略甚至遗忘另一部分信息。\n 以往的定向遗忘研究很少以情绪性的连续事件作为实验材料，也很少涉及到细节-要义的权衡问题，并且，也没有把边缘背景和中心项目、梗概要义和情景细节分离开来。基于这样的研究背景，我们探讨了连续情绪事件的定向遗忘以及这一过程中细节-要义的权衡。实验中，为了获得更好的生态效度，我们用连续的情绪事件的视频模拟日常生活中的记忆状态。\n 本研究主要包括三个实验，分别探讨了情绪性事件的连续性与非连续性、同时性呈现记忆指令与继时性呈现记忆指令对定向遗忘效应的影响，以及这一过程中细节-要义的权衡。研究均采用2（视频类型：中性、消极）×2（指令类型：记住、遗忘）×2（信息类型:细节、要义）混合实验设计，其中视频类型是被试间变量，指令类型和信息类型是被试内变量。因变量是记住片段和遗忘片段的回忆正确率、再认正确率以及记住片段和遗忘片段中细节-要义的回忆正确率、再认正确率。本研究得出如下结论。\n 1、情绪性事件也存在定向遗忘效应，并且情绪唤醒增强了事件的记忆效果。\n 2、事件内容的关联性削弱了定向遗忘效应，并且在内容关联的条件下，遗忘指令只削弱了细节记忆。\n 3、指令的类型对细节-要义信息的影响并不相同，遗忘指令条件下，要义的回忆率明显高于细节的回忆率，表现出明显的细节-要义的权衡。\n 4、继时性呈现记忆指令会削弱事件内容之间的关联性，从而增强定向遗忘效应。

关键词：情绪性连续事件定向遗忘要义权衡关联性

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情绪性连续事件定性遗忘的细节—要义权衡研究

情绪性连续事件定性遗忘的细节—要义权衡研究

引用

作者：李玉婷山东师范大学

学位级别：硕士

我们每天都会接收到大量的信息,但我们不可能将所有的信息都在存储在大脑中,一部分信息会被我们遗忘掉。这其实是记忆适应功能的体现,更有利于我们的生存。生活中我们还常发现一些带有情绪性的事件往往更加令人难以忘怀,例如,我们对一... 详细信息

我们每天都会接收到大量的信息,但我们不可能将所有的信息都在存储在大脑中,一部分信息会被我们遗忘掉。这其实是记忆适应功能的体现,更有利于我们的生存。生活中我们还常发现一些带有情绪性的事件往往更加令人难以忘怀,例如,我们对一些在旅行过程中发生的愉快或是不愉快的事件会记忆犹深。但这并不代表我们会记得这些事件的全部信息,相反,我们只会对事件的某一部分信息记忆深刻,而会选择忽略甚至遗忘另一部分信息。以往的定向遗忘研究很少以情绪性的连续事件作为实验材料,也很少涉及到细节-要义的权衡问题,并且,也没有把边缘背景和中心项目、梗概要义和情景细节分离开来。基于这样的研究背景,我们探讨了连续情绪事件的定向遗忘以及这一过程中细节-要义的权衡。实验中,为了获得更好的生态效度,我们用连续的情绪事件的视频模拟日常生活中的记忆状态。本研究主要包括三个实验,分别探讨了情绪性事件的连续性与非连续性、同时性呈现记忆指令与继时性呈现记忆指令对定向遗忘效应的影响,以及这一过程中细节-要义的权衡。研究均采用2(视频类型:中性、消极)×2(指令类型:记住、遗忘)×2(信息类型:细节、要义)混合实验设计,其中视频类型是被试间变量,指令类型和信息类型是被试内变量。因变量是记住片段和遗忘片段的回忆正确率、再认正确率以及记住片段和遗忘片段中细节-要义的回忆正确率、再认正确率。本研究得出如下结论。1、情绪性事件也存在定向遗忘效应,并且情绪唤醒增强了事件的记忆效果。2、事件内容的关联性削弱了定向遗忘效应,并且在内容关联的条件下,遗忘指令只削弱了细节记忆。3、指令的类型对细节-要义信息的影响并不相同,遗忘指令条件下,要义的回忆率明显高于细节的回忆率,表现出明显的细节-要义的权衡。4、继时性呈现记忆指令会削弱事件内容之间的关联性,从而增强定向遗忘效应。

关键词：情绪记忆定向遗忘效应记忆权衡效应连续事件

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检测连续事件中的异常的装置和方法及其计算机程序产品

检测连续事件中的异常的装置和方法及其计算机程序产品

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作者：乔治·卡多索萨索·内德尔科斯基 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本发明涉及数据处理领域，更具体地，涉及一种用于通过使用深度学习技术检测连续事件中的异常的装置和方法，并且涉及一种对应的计算机程序产品。本发明可以实现在时间序列中快速和自动地检测所述异常，即使所述时间序列具有以下特征：... 详细信息

标准号: CN113228006A

本发明涉及数据处理领域，更具体地，涉及一种用于通过使用深度学习技术检测连续事件中的异常的装置和方法，并且涉及一种对应的计算机程序产品。本发明可以实现在时间序列中快速和自动地检测所述异常，即使所述时间序列具有以下特征：非平稳性、多重季节性频率、多个潜在分布以及高噪声信号比。为此，本发明建议从所述时间序列中检索不同的显著特征，然后将这些不同的显著特征组合在特征向量中。进一步分析所述特征向量与表征正常类的预先存储的基线模型的对应关系。如果所述时间序列的所述特征向量与所述基线模型之间没有对应关系，则所述时间序列与所述异常关联。

关键词：时间序列特征向量基线模型显著特征计算机程序产品数据处理领域非平稳性技术检测连续事件预先存储高噪声信号比自动地季节性检索关联检测分析学习

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通过感测瞬态事件和连续事件的智能装置的情境感知

通过感测瞬态事件和连续事件的智能装置的情境感知

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作者： M·乔达里 A·库马 G·辛格 R·巴勒美国得克萨斯州

本公开的实施例涉及通过感测瞬态事件和连续事件的智能装置的情境感知。分布式计算系统用于自主地了解智能装置的环境情境中的人工智能。原始情境数据由与智能装置相关联的传感器检测。原始情境数据由智能装置预处理，并且然后被提供至... 详细信息

标准号: CN116738284A

本公开的实施例涉及通过感测瞬态事件和连续事件的智能装置的情境感知。分布式计算系统用于自主地了解智能装置的环境情境中的人工智能。原始情境数据由与智能装置相关联的传感器检测。原始情境数据由智能装置预处理，并且然后被提供至基于云的服务器以进行进一步处理。在基于云的服务器处，各种特征数据集合从经预处理的情境数据而获得。各种特征数据集合被与对应的分类参数相比较，以确定在情境中发生的连续事件的分类和/或瞬态事件的分类(如果有的话)。连续事件和瞬态事件的所确定的分类将被用于自主地配置智能装置或者另一相关智能装置，以适应情境。

关键词：智能装置连续事件瞬态事件预处理特征数据集合原始情境分类服务器分布式计算系统传感器检测分类参数环境情境情境感知情境数据人工智能感测关联配置

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一种基于深度学习双模型的语音连续事件提取方法

一种基于深度学习双模型的语音连续事件提取方法

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作者：王圣川王珂景亮阳承毅张俊 610021 四川省成都市锦江区大慈寺路22号

本发明提供一种基于深度学习双模型的语音连续事件提取方法，包括：对用于训练的语音信号文件进行相应的预处理分别得到VOC格式数据集和三元组数据集；采用VOC格式数据集训练YOLOV3深度学习模型；采用三元组数据集训练构建的深度学习人... 详细信息

标准号: CN113870866A

本发明提供一种基于深度学习双模型的语音连续事件提取方法，包括：对用于训练的语音信号文件进行相应的预处理分别得到VOC格式数据集和三元组数据集；采用VOC格式数据集训练YOLOV3深度学习模型；采用三元组数据集训练构建的深度学习人声分类网络模型；利用训练好的YOLOV3深度学习模型和深度学习人声分类网络模型对待预测语音信号文件进行预测得到特征向量；利用特征向量判断对应的语音事件是否是相同人声，并合并相同人声的语音事件后从原始的待预测语音信号文件中提取语音事件。本发明通过深度学习双模型的方式提取语音事件，抗噪声能力强，灵敏度高，即使在语音信号较弱的情况下效果依然显著。

关键词：语音事件语音信号文件学习分类网络格式数据特征向量三元组数据集预测预处理抗噪声能力连续事件语音信号灵敏度构建语音合并

来源：评论

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一种非侵入式的近同时连续事件检测与电器分类方法

一种非侵入式的近同时连续事件检测与电器分类方法

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作者：罗平朱振宇林广智潘泳圳王坚张帆孔亚广 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明公开了一种非侵入式的近同时连续事件检测与电器分类方法，该方法首先基于累计和(Cumulative Sum，CUSUM)算法检测事件的发生，并利用符号条件和阈值设置来确定事件发生的具体时刻；采用自适应鲁棒波动阈值设置对大功率电器的假... 详细信息

标准号: CN117491730A

本发明公开了一种非侵入式的近同时连续事件检测与电器分类方法，该方法首先基于累计和(Cumulative Sum，CUSUM)算法检测事件的发生，并利用符号条件和阈值设置来确定事件发生的具体时刻；采用自适应鲁棒波动阈值设置对大功率电器的假阳性事件进行排除；并基于波动检验以及变异参数判断确认小功率电器事件的发生。接着通过有功功率时间序列的一阶差分图像的分析对近同时连续开启或连续关闭事件进行检查。最后进行电器分类，为后续的非侵入式负荷监测提供可靠的依据。实验结果证明，本方法在事件检测的准确率方面相较于现有技术有较大的提升，同时也能够用较少的资源实现电器种类的准确分类。

关键词：非侵入式阈值设置电器分类大功率电器小功率电器变异参数差分图像符号条件负荷监测关闭事件连续事件时间序列事件发生事件检测算法检测有功功率假阳性累计和自适应准确率鲁棒一阶检测检验分析检查

来源：评论

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通过感测瞬态事件和连续事件的智能装置的情境感知

通过感测瞬态事件和连续事件的智能装置的情境感知

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作者： M·乔达里 A·库马 G·辛格 R·巴勒美国得克萨斯州

标准号: CN110276235B

来源：评论

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一种VR触控板连续事件的响应方法及装置

一种VR触控板连续事件的响应方法及装置

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作者：初超臧超 100025 北京市朝阳区姚家园路105号3号楼10层1102

本发明公开了一种VR触控板连续事件的响应方法及装置，其中，该方法包括：持续采集连续事件信息，连续事件信息为用户通过触控板持续输入的指令信息；根据连续事件信息确定操作指令；根据操作指令执行相应的处理。通过上述方法即可以响... 详细信息

标准号: CN106126247A

本发明公开了一种VR触控板连续事件的响应方法及装置，其中，该方法包括：持续采集连续事件信息，连续事件信息为用户通过触控板持续输入的指令信息；根据连续事件信息确定操作指令；根据操作指令执行相应的处理。通过上述方法即可以响应VR可穿戴设备触控板的连续事件，对于需要使用连续事件操作(如滑动操作)的情况，用户可以直接通过VR可穿戴设备的触控板进行操作，不需要拆下手机后再通过手机触摸屏进行操作，简化了操作流程，同时提高了操作效率。

关键词：连续事件触控板可穿戴设备操作指令手机触摸屏操作流程操作效率滑动操作信息确定指令信息响应拆下手机采集

来源：评论

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