孩子成长-关于游戏

一位家长分享了如何从孩子沉迷游戏的问题中找到解决方案,通过组织体育活动逐渐转移孩子的注意力,最终成功引导孩子爱上运动,顺利度过中学阶段,并考入理想大学。这个过程展示了家长的智慧与坚持。

说下我的经历吧,儿子从小就非常迷游戏,很小的时侯,进了游戏厅都出不来,每次都是我们硬抱回来的;小学时,基本每周规定两小时游戏,小的时侯还能控制住。

到了小学六年级,对抗越来越激烈,动不动就摔门反锁,关于游戏时间,与他也签过协议,过了几天,就被他撕了,说强迫的协议无效;周末时,通宵玩,根本关不掉,每次我们都是等他睡着了,才把电脑关掉。

想尽了各种办法,请教了无数的家长,都没找到好的办法。后来,我想到了个办法,除了控制电脑时间以外,就是每周休息日组织他的同学打篮球,踢足球,刚开始他不参加,我也照常组织,回来以后,我与爱人就聊球场上开心的事情。

过了几周以后,突然有一天,他说,下星期打球叫我一下,我也要参加的,到这一刻,我知道我成功了,后来大多数时间,他都参加的,初中三年,我继续组织球类活动,这样安稳地渡过了初中;

高中住校,学校不准带手机,这样也安稳地渡过了高中,后来也考上了理想中的大学。供参考

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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