17、线上群组的动态与影响

线上群组的动态与影响

1. 群组的基本概念

群组是特定地点或环境中一群人的集合。大多数人都属于多个群组,如班级、工作团队,在当今数字时代,还包括线上群组,像社交网络群组。数十年来,人们一直在探讨群组形成的方式和原因。马斯洛在1943年提出人类有特定的“需求”,生理和安全需求之后,爱与归属感需求被置于优先地位。这些需求与人类渴望被关怀、建立社会联系、寻求与他人接触的欲望相关,这或许是人们加入包括线上群组在内的各类群组的最大动力。

在新冠疫情期间,加入线上群组让人们能够与家人、朋友、同事和社区保持“联系感和归属感”,帮助许多人应对长时间与他人分离带来的孤独感。不过,加入线上群组不仅仅取决于社交需求,还受到个人获取和使用相关技术的能力影响。

2. 人们加入线上群组的原因

人们加入线上群组的常见原因如下:
1. 缓解孤独感 :无论是暂时的(如搬到新城市)还是长期的(如因健康问题居家或在疫情期间)。
2. 相对匿名性 :这对社交焦虑的人或希望更好控制自我披露内容和程度的人特别有吸引力。社交焦虑症患者在现实生活群组中互动困难,在线上互动时可能会感到更安全、自在。
3. 寻找志同道合的人 :在现实世界中,他们可能因“差异”或“特殊兴趣”而感到被排斥或孤立,因此在线上寻找有共同兴趣的人进行互动。例如,一些旨在帮助心理健康恢复的线上群组能为成员提供同伴支持。
4. 远程交流 :当面对面交流因时间、地点限制、工作/家庭事务或疫情等原因无法实现时,线上群组提供了远程交流的可能。不过,线上交

【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。
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