20、新冠疫情对学生心理健康与在线学习体验的影响及恶意URL威胁检测

新冠疫情对学生心理健康与在线学习体验的影响及恶意URL威胁检测

新冠疫情对学生的影响

疫情下学生面临的现状

新冠疫情给当代人类生活的方方面面带来了巨大影响。大学学生不得不适应学习环境的巨大变化,从传统的校园面对面学习转变为远程在线学习。政府实施的封锁措施带来的行动限制,给学生的心理健康带来了负面影响,导致他们出现压力、沮丧和抑郁等心理问题。疫情造成的不确定性对学生的心理健康冲击尤为严重,特别是那些不得不应对教育系统变革以及可能失去亲人的学生。

相关研究发现

  • 心理影响 :研究显示,相当一部分学生在疫情期间面临更高的心理风险。不过,性别与新冠相关压力源并无关联,这与某些中国研究中男性表现出更高抑郁、压力和焦虑水平的结论不一致。此外,2020年冬季学期的学生相比以往学期,表现出更多的抑郁、焦虑和消极情绪。同时,一些行为变化,如手机使用增加、活动范围缩小和身体活动减少,与新冠疫情新闻报道的波动有关。
  • 学习挑战 :远程学习存在诸多障碍,例如网络速度慢会影响学生的学习体验。大学评估的不确定性也会增加学生的焦虑感,尤其是当他们担心新的评估方法无法准确反映自己的真实能力时。而且,疫情导致高等教育机构的实体学习中断,影响了学生的咨询服务。

主要研究问题

为了深入了解疫情对大学生心理健康和教育的影响,提出了以下研究问题:
1. 当前学生在新冠疫情限制下的心理健康状况以及他们的学习体验如何?
2. 导致大学生压力、焦虑和抑郁的压力源有哪些?
3. 疫情期间,大学生的心理健康与

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值