有非自杀性自伤行为大学生对情绪面孔效价的加工特点 被引量：3

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作者 金晓康 刘羽 +2 位作者 林慧妍 金花 林琳 《中国心理卫生杂志》 CSCD 北大核心 2023年第4期338-342,共5页

目的:探讨有非自杀性自伤(NSSI)行为的大学生情绪面孔知觉的特点。方法:通过渥太华自我伤害问卷(1个月内至少1次)和青少年自我伤害量表(半年内至少1次)确定NSSI行为。最终获得有NSSI行为(NSSI组)和无NSSI行为(对照组)的大学生志愿者各23... 目的:探讨有非自杀性自伤(NSSI)行为的大学生情绪面孔知觉的特点。方法:通过渥太华自我伤害问卷(1个月内至少1次)和青少年自我伤害量表(半年内至少1次)确定NSSI行为。最终获得有NSSI行为(NSSI组)和无NSSI行为(对照组)的大学生志愿者各23、24名。采用2(组别:NSSI组,对照组)×4(情绪面孔:愤怒,开心,中性,惊讶)的混合实验设计,探究两组在判断面孔效价(面孔表情为积极还是消极)时的正确率和反应时的差异。结果:与对照组相比,NSSI组对所有情绪面孔效价的判断更快[(757±43)msvs.(959±41)ms,P<0.01],但两组的正确率差异无统计学意义(P>0.05)。两组均判断开心表情效价的反应时最短,而判断惊讶表情效价的反应时最长(均P<0.001)。结论:有非自杀性自伤行为的大学生对情绪面孔效价更为敏感。 展开更多

关键词 非自杀性自伤 情绪面孔 效价加工 大学生

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聚焦计算思维培养的问题驱动教学模式探索 被引量：3

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作者 施莹娟 金晓康 +3 位作者 任明远 于莉 沈才有 金慧 《计算机教育》 2022年第11期180-185,共6页

针对计算机类专业课程教学中培养大学生计算思维的困难现状,分析计算思维与问题解决能力之间的关系,提出一种聚焦计算思维培养的问题驱动教学模式,并以操作系统课程的“进程同步”为例,介绍创设情境、转换问题、构建模型、优化方案、提... 针对计算机类专业课程教学中培养大学生计算思维的困难现状,分析计算思维与问题解决能力之间的关系,提出一种聚焦计算思维培养的问题驱动教学模式,并以操作系统课程的“进程同步”为例,介绍创设情境、转换问题、构建模型、优化方案、提炼思维和应用拓展6个步骤的教学过程,最后通过数据分析和结果反馈,说明教学模式对计算思维培养的效果。 展开更多

关键词 计算思维 问题驱动教学 操作系统 进程同步

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基于YOLO框架的实时交通标志识别算法研究与系统实现 被引量：2

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作者 金晓康 吴瑶 +1 位作者 施莹娟 沈才有 《软件》 2023年第1期20-23,共4页

道路交通标志识别受限于所处复杂的自然场景以及种类繁多等因素,目前少有实时性、准确性、稳定性等各方面均衡的识别系统。利用在工业中应用广泛的YOLO算法对交通标志进行识别,以满足实时性和稳定性;利用大规模的自标数据集对深度网络... 道路交通标志识别受限于所处复杂的自然场景以及种类繁多等因素,目前少有实时性、准确性、稳定性等各方面均衡的识别系统。利用在工业中应用广泛的YOLO算法对交通标志进行识别,以满足实时性和稳定性;利用大规模的自标数据集对深度网络重新训练,提升其泛化能力,保证识别准确性;将训练完成的深度网络部署在嵌入式设备JetsonTX2上,利用跨平台框架Qt实现交互式界面,使系统具备可应用性。该系统是一个通用平台,可支持不同高精度且高实时的网络模型的替换使用。 展开更多

关键词 智能交通系统 交通标志识别 深度网络 大规模数据集 嵌入式

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学习字典下自适应稀疏度估计的分解去噪算法 被引量：3

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作者 张鹏飞 金晓康 +1 位作者 汤倩 张建明 《福建电脑》 2015年第1期6-8,27,共4页

针对固定字典下稀疏分解在图像去噪过程中缺乏自适应稀疏度估计和回溯优化等问题,本文在K-SVD学习字典下,利用自适应稀疏度估计匹配追踪(ASMP)方法自适应估计图像的稀疏度,并对原子进行回溯优化选择。算法不仅改善了固定字典的表示性能... 针对固定字典下稀疏分解在图像去噪过程中缺乏自适应稀疏度估计和回溯优化等问题,本文在K-SVD学习字典下,利用自适应稀疏度估计匹配追踪(ASMP)方法自适应估计图像的稀疏度,并对原子进行回溯优化选择。算法不仅改善了固定字典的表示性能,同时减少了图像稀疏度人为设定的盲目性又提高了算法鲁棒性。实验表明,与传统的稀疏分解去噪算法相比,学习字典下自适应稀疏度估计的分解去噪算法能获得更高的峰值信噪比。 展开更多

关键词 图像去噪 学习字典 稀疏分解 K-SVD ASMP

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地方应用型本科高校Web前端课程建设探究

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作者 金慧 温俊 +2 位作者 陈成 施莹娟 金晓康 《教师》 2023年第14期114-116,共3页

Web前端技术作为新一代计算机网络的主流技术,已被广泛地应用于各个领域。地方应用型本科高校是中国高等教育体系中的一个重要组成部分,是培养满足社会发展需要的应用型人才并具有地域特点的高等院校。Web前端课程是一门高实践性、应用... Web前端技术作为新一代计算机网络的主流技术,已被广泛地应用于各个领域。地方应用型本科高校是中国高等教育体系中的一个重要组成部分,是培养满足社会发展需要的应用型人才并具有地域特点的高等院校。Web前端课程是一门高实践性、应用型的课程,Web前端课程作为专业基础课,对提升学生专业能力、加强企业对大学生职业技能培养具有重要意义。文章以地方应用型本科高校为例,针对当前Web前端课程的教学现状,对其进行分析、探究,提出课程建设中存在的问题及相关对策,以便为后续课程建设提供借鉴。 展开更多

关键词 应用型 Web前端 课程建设

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基于压缩感知理论的实时目标跟踪算法研究及系统实现 被引量：1

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作者 刘阳 金晓康 +1 位作者 王朦 任燚梵 《软件》 2016年第8期20-26,共7页

目标跟踪是计算机视觉的一个具有挑战性的方向,其基本思想是序列图像中根据目标在视频信息的空间和时间上相关性,从而确定感兴趣的目标在每一帧的位置和姿态以及目标的运动轨迹。目标跟踪的困难主要由于目标的形状及尺度的变化、目标不... 目标跟踪是计算机视觉的一个具有挑战性的方向,其基本思想是序列图像中根据目标在视频信息的空间和时间上相关性,从而确定感兴趣的目标在每一帧的位置和姿态以及目标的运动轨迹。目标跟踪的困难主要由于目标的形状及尺度的变化、目标不可预知性的运动以及目标所处的背景存在干扰观测的物体等引起。本课题使用一种基于压缩感知理论的高效的跟踪算法,确定跟踪的目标,在目标周围采集正样本,远离目标采集负样本,利用符合RIP原则的随机测量矩阵对提取的样本特征进行降维,并采用朴素贝叶斯分类器分类,同时更新分类器。在研究算法的基础上,利用Open CV图像视觉库及Qt开发框架进行系统的实现,完成具有多功能辅助的目标跟踪系统,其功能包括目标跟踪、人脸检测、开启摄像、视频播放等。 展开更多

关键词 目标跟踪 压缩抽样 人脸检测 OPENCV QT

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重复产生真实感:流畅性在虚假真实效应中的作用

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作者 金晓康 《心理学探新》 CSSCI 北大核心 2023年第2期155-161,共7页

比起新的信息,重复接触过的信息会被认为更真实,这一效应称为虚假真实效应(Illusory-truth effect)。本文对这一效应的几种理论解释进行了比较,认为加工流畅性——认知加工过程中体验到的轻松体验——是最基础、最简洁的解释,并从加工... 比起新的信息,重复接触过的信息会被认为更真实,这一效应称为虚假真实效应(Illusory-truth effect)。本文对这一效应的几种理论解释进行了比较,认为加工流畅性——认知加工过程中体验到的轻松体验——是最基础、最简洁的解释,并从加工流畅性产生的条件、原因、与情感的联系、神经基础方面进一步分析了加工流畅性的影响机制。此外,虚假真实效应非常稳健,虽然一些方法能有效降低虚假真实效应,但仍没有办法完全消除。未来应该更多地从干预的角度出发探究如何有效地避免此效应对人们的影响。 展开更多

关键词 重复 加工流畅性 虚假真实效应

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童年期情感忽视对大学生情绪调节困难和丘脑静息态功能连接的影响:重评策略的中介作用 被引量：3

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作者 徐滨 金晓康 +4 位作者 魏士琳 阴晓娟 严世振 贾丽娜 金花 《心理与行为研究》 CSSCI 北大核心 2023年第2期245-252,共8页

以伴有单发性童年期情感忽视(CEN)和无任何童年期创伤经历的大学生为对象,借助问卷和静息态功能磁共振技术考察单发性CEN对大学生情绪调节能力及丘脑静息态功能连接的影响。结果发现,忽视组情绪调节更困难且更少使用重评策略,丘脑和背... 以伴有单发性童年期情感忽视(CEN)和无任何童年期创伤经历的大学生为对象,借助问卷和静息态功能磁共振技术考察单发性CEN对大学生情绪调节能力及丘脑静息态功能连接的影响。结果发现,忽视组情绪调节更困难且更少使用重评策略,丘脑和背外侧额上回的功能连接更强;跨组分析中重评得分完全中介丘脑功能连接对情绪调节困难的影响。结果提示,单发性CEN可能诱发成人期的情绪调节困难,而丘脑自发活动的改变可能通过影响重评策略而影响其成人期情绪调节能力。 展开更多

关键词 童年期情感忽视 情绪调节困难 重评策略 丘脑 静息态功能连接

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基于局部结构的多尺度协作表示人脸识别算法 被引量：2

9

作者 刘宇凯 金晓康 +1 位作者 张建明 廖婷婷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第17期151-157,共7页

人脸识别在实际应用中,往往存在无法获取足够多的训练样本的情况,而在小样本情况下,协作表示的识别性能会受到严重影响。多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果,但其分类框架中子块的计算是相互独立的,忽略了块之间的结... 人脸识别在实际应用中,往往存在无法获取足够多的训练样本的情况,而在小样本情况下,协作表示的识别性能会受到严重影响。多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果,但其分类框架中子块的计算是相互独立的,忽略了块之间的结构关系。而局部结构法将图像划分为多个局部区域,每个局部区域的重叠块分布在相同的线性子空间中,该子空间可以反应块之间的结构关系,能提高多尺度块协作表示在小样本下的鲁棒性。因此提出了基于局部结构的多尺度块协同表示算法(Local Structure based Multi-Patch Collaborative Representation,LS_MPCRC),在Yale B和AR人脸库上的实验结果证明,该算法在训练样本数目较少时具有优秀的识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 协作表示 小样本问题 多尺度块协作表示 局部结构

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基于多模型的实时压缩跟踪算法 被引量：1

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作者 张建明 金晓康 +1 位作者 吴宏林 伍悠 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期2373-2380,共8页

目标跟踪易受光照、遮挡、尺度、背景及快速运动等因素的影响,还要求较高的实时性。目标跟踪中基于压缩感知的跟踪算法实时性好,但目标外观变化较大时跟踪效果不理想。该文基于压缩感知的框架提出多模型的实时压缩跟踪算法(MMCT),采用... 目标跟踪易受光照、遮挡、尺度、背景及快速运动等因素的影响,还要求较高的实时性。目标跟踪中基于压缩感知的跟踪算法实时性好,但目标外观变化较大时跟踪效果不理想。该文基于压缩感知的框架提出多模型的实时压缩跟踪算法(MMCT),采用压缩感知来降低跟踪过程产生的高维特征,保证实时性能;通过判断前两帧的分类器最大分类分数的差值来选择最合适的模型,提高了定位的准确性;提出新的模型更新策略,按照决策分类器的不同采用固定或动态的学习率,提高了分类精度。MMCT引入的多模型没有增加计算负担,表现出优异的实时性能。实验结果表明,MMCT算法能够很好地适应光照、遮挡、复杂背景及平面旋转的情况。 展开更多

关键词 目标跟踪 压缩感知 实时 多模型 动态学习率

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团聚汽车精英 打造汽车强国——中国汽车人才研究会理事会年会暨汽车领袖论坛掠影

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作者 刘梅 金晓康 《中国人才》 北大核心 2010年第1期F0003-F0003,共1页

中国汽车人才研究会理事会2009年会暨汽车领袖（广州）论坛盛大举行,来自全国汽车界政、产、学、研的百余名领导、专家和精英人士汇聚一堂,共襄盛举。由广汽集团承办的这一高层次的汽车领袖峰会吸引了众多媒体的关注。

关键词 中国汽车 人才研究 理事会 领袖 论坛 年会 多媒体

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