社交网站越用越自恋?

国外一项最新研究结果发现,人们在社交网站拥有的好友越多,就越可能自恋。

美国西伊利诺伊大学的研究人员研究了294名用户使用社交网站的习惯,被调查者的年龄在18~65岁之间。研究衡量了自恋的两种表现:“超强表现欲”和“自命不凡”。“超强表现欲”包括“自我欣赏、虚荣、傲慢和表现自我的倾向”。在此自恋调查中得分较高的人,总是希望不断引起别人的关注。他们通常会说出一些惊世骇俗的话或不恰当地自揭隐私,因为他们不想被人忽略,或者错过表现自己的机会。“自命不凡”的表现包括“认为自己值得别人尊敬,愿意操控和利用别人”等。

这项研究发现,在“表现欲”方面得分越高的人,在社交网站上的好友数量就越多,有些用户甚至拥有超过800个好友。而在“自命不凡”方面得分较高的人,也更容易接受陌生人的交友请求,并寻求别人的帮助,但他们较不愿意向别人提供帮助。

据了解,这项研究的背景是,日常生活中有越来越多的证据表明年轻人正在变得越来越自恋,越来越迷恋自我形象和肤浅友谊。社交科学家兼“自信和幸福研究中心”CEO卡罗尔-克莱格认为,青少年正变得越来越自恋,而社交网站为他们提供了一个展现这种特征的平台。

专家同时补充认为,“该研究主要针对英美青少年,至于其他国家的青少年是否也是如此,尚不得而知。如果不理解产生这种变化的深层原因,我们就无法知道这种趋势是美国文化特有的,还是全球普遍的现象。”

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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