37、新冠疫情期间欧洲老年工作者的信息通信技术使用与孤独感

新冠疫情期间欧洲老年工作者的信息通信技术使用与孤独感

1. 引言

自2020年新冠疫情爆发以来,全球研究人员一直在研究防控措施(如封锁、物理隔离、佩戴个人防护设备)对老年人幸福感的影响。这些措施对老年人的身体健康、心理健康、生活满意度和孤独感等方面都产生了巨大影响。然而,我们对信息通信技术(ICT)在应对这些负面影响中所起的作用了解甚少。虽然有定性研究表明,ICT的使用有助于在封锁期间维持社交联系、获取相关信息和消磨时间,但关于老年人孤独感与不同电子人际交流方式使用之间关系的定量研究结果却不尽相同。

在过去几十年中,孤独感已成为一个重要的公共卫生问题,它与较高的死亡率、较差的心血管和心理健康状况相关。尽管有关于老年孤独感的研究,但对于仍在工作的老年人的孤独感风险因素了解较少,且很少有研究从性别角度看待老年孤独感。因此,我们提出以下研究问题:
- 第一次疫情爆发期间,欧洲老年工作者的ICT使用与孤独感之间是否存在关联?
- 社会人口特征、健康状况、接触频率、数字技能和互联网连接质量以及经济活动部门在调节这种关联中起什么作用?
- ICT使用与孤独感之间的关联是否存在性别差异?

我们将孤独感定义为伴随对期望的社会关系数量或质量不足的感知而产生的主观孤立感。

2. 实证背景

从方法学上严谨记录新冠疫情爆发对老年孤独感因果影响的研究仍然很少。但初步证据表明,尽管研究设计、地点和防控措施不同,但孤独感在新冠疫情爆发期间确实有所上升。

2.1 老年工作者、远程工作与孤独感

新冠疫情爆发后,学者们关注疫情对公共卫生和日常生活的间接影响,如生产系统的变化、公共服务的重新设计和社交

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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