《中文网络成瘾量表的修订版》（CIAS-R）指导语;下面是一个关于网络使用情况的调查，请结合你一年之内的实际情况对照，在方框内用√标出。注意每题只能选择一个答案"读完题目后，请尽快做出选择，不要花费过多时间反复考虑，谢谢合作!极不符合不符合符合非常符合1、曾不止一次有人告诉我，我花了太多时间在网络上。2、我发现自己上网的时间越来越长。3、不管再累，上网时觉得自己很有精神。4、其实我每次都只想上网待一下子，但常常一待就待很久不下来。5、我曾不止一次因为上网的关系一天睡眠时间不到四小时。6、从上学期以来，我平

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2024-12-11

浅谈医学生人文精神和人文气质的培养医学院校加强人文精神培育，是提高人的素质，是培养新世纪复合型医护人员的必然要求，现代医学生需要具有丰富的医学知识及医学理知识、娴熟的医护技能、良好的职业道德、较高的人文修养等。人文精神培育的使命是陶冶人性，铸造健康饱满的人格，也就是教学生如何做人。当前，我们要不断提高认识，转变观念，加强人文学科专业建设，努力提高教师队伍的文化素养，构建全方位人文教育体系，融人文精神于医学教育之中，努力培养出适合新时代需要的具有全面素质的医学人才。今天医学模式已经从单纯的生物模式向“生物一

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2024-12-11

对精神病、出丑闹事人员的防范及处理外围防范在饭店由保安部摩托车岗、前门岗和前厅部迎宾岗的值班人员，组成外围防范体系，发现精神病、出丑闹事人员可采用以下措施：1、重点控制饭店前门广场，饭店环形车道及其他公共区域，对可疑人员进行查问。2、可采用跟踪观察、谈话等方式探明来人是否属精神病，并查清出丑闹事原因。3、通过以下方法对可疑人员做出判断：（1）看：来人神色是否正常，衣着穿戴是否整洁。（2）闻：来人身上是否有酒气或异常气味。（3）交谈：来人谈吐是否颠三倒四，头脑是否清醒，如有异常现象，应立即控制，并妥善处理。

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2024-12-11

基于PCA和RBF神经网络的中长期负荷预测方法基于PCA和RBF神经网络的中长期负荷预测方法摘要：随着能源需求的不断增长，电力系统的负荷预测在实现可靠和高效能源供应方面起着关键的作用。针对传统的中长期负荷预测方法的不足，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络的中长期负荷预测方法。通过PCA降维法对原始负荷数据进行特征提取，得到具有更低维度的特征向量。然后，利用RBF神经网络对降维后的负荷数据进行拟合和预测。实验证明，该方法能够有效地提高电力系统的负荷预测准确率和可靠性。关键词

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2024-12-08

基于LSTM循环神经网络的税收预测随着国家经济的不断发展和税收政策的不断调整，税收的透明度和可预测性越来越受到重视。为了有效地规划和管理财政预算以及制定合理的税收政策，很多国家都在开展税收预测相关的研究。本文将围绕基于LSTM循环神经网络的税收预测展开探讨。一、税收预测的意义税收预测是指通过一定的方法和技术，对未来某个时间段内的税收收入进行预测和估算的一种方法。它对于政府的财政预算规划、税收政策制定以及对国民经济的评估都有着非常重要的意义。税收预测可以帮助政府精确计算未来税收收入，从而有针对性的安排各类财

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2024-12-08

基于RBF神经网络的控制系统PID调节器的设计基于RBF神经网络的控制系统PID调节器设计摘要：PID调节器是一种常用的控制系统设计方法，而基于RBF神经网络的PID调节器通过使用RBF神经网络替代传统的PID控制器的比例、积分和微分环节，并相应地训练RBF神经网络来实现自适应调节，在控制系统中具有良好的性能和鲁棒性。本文详细介绍了基于RBF神经网络的PID调节器的设计原理和步骤，并通过仿真实验验证了其在控制系统中的应用效果。关键词：PID调节器，RBF神经网络，自适应调节，性能，鲁棒性1.引言PID调节

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2024-12-08

基于ILSTM-AMSGD神经网络的时间序列预测方法基于ILSTM-AMSGD神经网络的时间序列预测方法摘要：时间序列预测是一项重要的研究主题，涉及到许多实际应用领域，如经济、气象和股票市场等。传统的时间序列预测方法存在模型复杂度高、训练困难和预测精度不高等问题。本文提出了一种基于ILSTM-AMSGD神经网络的时间序列预测方法，该方法结合了改进的长短期记忆模型（ImprovedLSTM,ILSTM）和自适应动量随机梯度下降优化算法（AdaptiveMomentStochasticGradientDesc

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2024-12-08

基于NMF和LVQ神经网络的人脸识别基于NMF（Non-negativeMatrixFactorization）和LVQ（LearningVectorQuantization）神经网络的人脸识别一、引言：在当今信息时代，人脸识别技术的应用越来越广泛，涵盖了安全防范、身份认证、图像搜索等多个领域。人脸识别的核心任务是通过对人脸图像的特征提取和匹配来实现对不同人员的识别和分类。而NMF和LVQ作为两种常用的机器学习方法，可以有效地应用于人脸识别任务上。二、NMF神经网络：NMF算法旨在将一个非负约束的矩阵分解

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2024-12-08

基于PCA和神经网络的人脸识别基于PCA和神经网络的人脸识别摘要：人脸识别是一种广泛应用于安全、监控等领域的技术，目前已经取得了很大的进展。本论文提出了一种基于主成分分析（PCA）和神经网络的人脸识别方法，该方法兼顾了特征提取和分类器的优势，能够实现更高的识别准确率和鲁棒性。实验结果表明，该方法在人脸识别方面取得了良好的效果。一、引言人脸识别一直是计算机视觉领域的研究热点之一。随着算法和硬件的不断进步，人脸识别技术在人脸检测、识别、跟踪等方面取得了很大的突破。其中，特征提取和分类器的选择是人脸识别算法的关

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2024-12-08

基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法的研究基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法的研究摘要：模拟电路在现代电子系统中起着至关重要的作用。然而，电路故障会导致电子系统的性能下降甚至完全失效。因此，准确、快速地诊断电路故障对于保证电子系统的可靠性至关重要。本文提出了一种基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法。该方法通过构建电路的输入输出特性矩阵，并利用RBF神经网络来建模电路的正常工作状态及各种故障情况。实验结果表明，该方法能够准确地诊断电路故障，并具有良好的泛化能力。关键词：模拟电路；故障诊断；RB

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2024-12-08

第PAGE\*MERGEFORMAT7页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT7页第九章第四节人类的神经调节教学设计示例（最新版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!

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2024-12-08

基于HOG特征与卷积神经网络的闭环检测算法基于HOG特征与卷积神经网络的闭环检测算法摘要闭环检测是机器人同时定位与建图（SLAM）中的关键问题之一。在过去的几十年中，研究人员提出了许多闭环检测算法来提高SLAM系统的鲁棒性和精度。然而，传统的闭环检测算法在处理视觉信息时存在一些限制。为了解决这个问题，本文提出了一种基于HOG特征与卷积神经网络的闭环检测算法。该算法通过将HOG特征与卷积神经网络相结合，能够提取出更具有辨别力和鲁棒性的特征来进行闭环检测。实验证明，该算法在闭环检测方面取得了很好的效果。关键词

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2024-12-07

基于BP神经网络的娱乐业财务风险预警研究随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，娱乐业逐渐成为人们闲暇娱乐的重要方式。然而，由于娱乐业具有高度风险的特性，经营者需要不断关注和掌握自己业务的财务风险，以及进行适当的预警和防范工作。基于BP神经网络的娱乐业财务风险预警研究能够有效地解决这一问题。一、BP神经网络简介BP神经网络是一种多层前馈神经网络，是目前应用最为广泛的神经网络之一。其特点是输入层、输出层和至少一个隐含层构成的，每一层都由多个神经元组成。其学习过程是通过误差反向传播算法实现的，可以对输入输出之

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2024-12-07

右佐匹克隆在失眠症临床治疗中的有效性分析概述睡眠是身体康复的必要过程，而失眠症则是睡眠质量不佳或睡眠时间不足的常见病症。失眠症常常导致注意力不足、疲劳、易怒等不良情绪，甚至影响工作和日常生活。右佐匹克隆是一种中枢神经系统药物，已被证明对失眠症具有明显的治疗效果。本文旨在分析右佐匹克隆在失眠症临床治疗中的有效性。右佐匹克隆的药理学右佐匹克隆是一种合成药物，其可以增强γ-氨基丁酸（GABA）在中枢神经系统中的作用。GABA是一种神经递质，可以抑制神经元的活动，从而减轻神经系统的兴奋状态，使人感到安静和放松。右

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2024-12-07

单神经元预测控制器在大时滞对象控制中的仿真研究单神经元预测控制器是一种基于人工神经元的控制策略，其通过仿真大时滞对象控制问题，目的在于验证该控制器在这种情况下的有效性。本文将阐述大时滞对象控制中的挑战，并介绍单神经元预测控制器的原理和方法。接着，将进行仿真实验以验证该控制器的性能。最后，将总结本文的研究成果和展望未来的研究方向。1.引言大时滞对象控制是一种具有挑战性的控制问题，常常存在物理上的延迟或者信号传输延迟。这些延迟会导致系统的动态行为变得复杂，增加控制器设计的难度。因此，有效控制大时滞对象是一个重

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2024-12-07

具有混合时滞随机离散神经网络的渐近稳定性分析标题：混合时滞随机离散神经网络的渐近稳定性分析摘要：混合时滞随机离散神经网络是一种重要的非线性动力系统，在实际中具有广泛应用。本论文探讨了混合时滞随机离散神经网络的渐近稳定性，并对其相关性质进行了分析。具体而言，我们讨论了网络模型和特征，推导了基于切片技术和随机离散神经网络理论的渐近稳定性定理。最后，通过数值仿真验证了理论结果的有效性。1.引言混合时滞随机离散神经网络已广泛应用于图像处理、模式识别、预测控制等领域。然而，混合时滞和随机性给网络的稳定性分析带来一定

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2024-12-07

分布式神经元PID在不均衡系统同步控制中的应用标题：分布式神经元PID在不均衡系统同步控制中的应用摘要：随着现代工业的快速发展，越来越多的不均衡系统同步控制问题需要解决。传统的控制算法在不均衡系统上表现出不稳定和不精确的特点，因此需要一种新的方法来改善控制性能。分布式神经元PID控制是一种基于神经网络的控制算法，具有自适应性和适应性强的特点。本论文主要介绍了分布式神经元PID在不均衡系统同步控制中的应用，通过理论分析和实验验证，证明了该方法在提高控制效果和系统稳定性上的优势。1.引言不均衡系统同步控制是工

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2024-12-07

具有时变时滞的中立型神经网络的稳定性分析中立型神经网络（NNs）是一种特殊的神经网络结构，它具有时变时滞的特性。相较于标准的前馈神经网络，中立型神经网络在处理非线性动态系统时表现更为出色。然而，中立型神经网络的稳定性研究一直是该领域的热点问题，因为中立型神经网络的时变时延性质导致它的稳定性分析更为复杂。本文将介绍中立型神经网络的定义、时变时滞性质以及在网络稳定性方面的研究进展。中立型神经网络通常由输入层、中间层和输出层组成。其中，输入层接收外部输入，中间层由神经元组成，输出层对中间层的输出进行进一步处理。

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2024-12-07

具有分布时滞耦合神经网络模型的全局同步性分析标题：具有分布时滞耦合神经网络模型的全局同步性分析摘要：分布时滞耦合神经网络模型在神经网络研究中具有重要的实际应用价值。本文针对具有分布时滞的耦合神经网络模型，对其全局同步性进行了深入的分析。首先，介绍了神经网络和耦合神经网络的基本概念，并引入了时滞的概念。然后，对具有分布时滞的耦合神经网络模型进行了建模和描述，对时滞的来源进行了分析。接着，利用Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变集的方法，推导了具有分布时滞的耦合神经网络模型的全局同步条件。最后，通过

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2024-12-07

具有时滞的广义神经网络的稳定性分析标题:具有时滞的广义神经网络的稳定性分析摘要：广义神经网络(GeneralizedNeuralNetworks)是一种强大的建模工具，可以用于解决多种复杂的非线性问题。然而，当网络存在时滞时，网络的稳定性问题将变得更加复杂。本文对具有时滞的广义神经网络的稳定性进行分析。首先，我们介绍了广义神经网络的基本结构和数学模型。然后，我们详细讨论了时滞对网络稳定性的影响，并提出了一种稳定性判据。最后，我们通过数值模拟验证了判据的有效性。一、引言广义神经网络是一种重要的非线性系统建模

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2024-12-07