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理工科研究生抑郁情绪干预对策探究
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作者 赵婧媛 钱栋炜 《大学（教学与教育）》 2024年第5期185-188,共4页
当前,理工科研究生在学业与就业方面的压力与日俱增,理工科研究生产生抑郁情绪的比例上升趋势明显。本研究针对现阶段理工科研究生普遍面临的抑郁情绪问题,提出了针对个体、人际关系、学院、学校等多层面、全方位的“四维一体”应对对策... 当前,理工科研究生在学业与就业方面的压力与日俱增,理工科研究生产生抑郁情绪的比例上升趋势明显。本研究针对现阶段理工科研究生普遍面临的抑郁情绪问题,提出了针对个体、人际关系、学院、学校等多层面、全方位的“四维一体”应对对策,旨在缓解研究生抑郁情绪,减少抑郁情绪对学生带来的负面影响,探索构建理工科研究生抑郁情绪综合干预方案。 展开更多
关键词 抑郁情绪 理工科研究生 心理健康 干预对策
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基于深度神经网络与联邦学习的污染物浓度预测二次建模 被引量：3
2
作者 钱栋炜 崔阳光 魏同权 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期932-936,共5页
进入新世纪,伴随着我国经济的高速发展,我国很多地区空气污染情况相对严重,同时政府对于空气污染情况的关注度与治理力度也越来越高。当前对于我国空气质量影响最大的是O3,SO2,NO2,CO,PM10,PM2.5这6种污染物,因而对这6种污染物浓度进行... 进入新世纪,伴随着我国经济的高速发展,我国很多地区空气污染情况相对严重,同时政府对于空气污染情况的关注度与治理力度也越来越高。当前对于我国空气质量影响最大的是O3,SO2,NO2,CO,PM10,PM2.5这6种污染物,因而对这6种污染物浓度进行预测预报,及时作出相应管控调整就成为了保障居民健康、建设美丽中国的迫切需求。目前污染物预测的主流方案是WRF-CMAQ预测系统,该系统基于污染物物化反应与气象模拟两部分构成。但因为当前对于如臭氧在内的污染物的生成机理等研究还有待深入,WRF-CMAQ模型的预测存在较大误差。因此采用了深度神经网络对污染物浓度进行二次建模的方式,来减少预测误差。同时,采用联邦学习方法,对于多个监测站使用联邦学习进行数据训练,提升模型泛化能力。实验结果表明,相比于一次WRF-CMAQ的一次预测结果,深度神经网络的方案在均方误差值上最多缩小到了3.93%。同时,采用联邦学习的方案相比于单个监测站点在广泛测试中最多提升了68.89%的性能。 展开更多
关键词 联邦学习 深度神经网络 污染物浓度预测 WRF-CMAQ
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基于网络压缩与切割的深度模型边云协同加速机制研究 被引量：2
3
作者 王诺 李丽颖 +1 位作者 钱栋炜 魏同权 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期112-123,共12页
人工智能(Artificial Intelligence,AI)的先进技术已被广泛应用于实时地处理大量数据,以期实现快速响应.但是,部署基于AI的各种应用程序的常规方法带来了巨大的计算和通信开销.为了解决这一问题,提出了一种基于网络压缩与切割技术的深... 人工智能(Artificial Intelligence,AI)的先进技术已被广泛应用于实时地处理大量数据,以期实现快速响应.但是,部署基于AI的各种应用程序的常规方法带来了巨大的计算和通信开销.为了解决这一问题,提出了一种基于网络压缩与切割技术的深度模型边云协同加速机制,该技术可以压缩和划分深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)模型,以边云协同的形式在实际应用中实现人工智能模型的快速响应.首先压缩神经网络,以降低神经网络所需要的运行时延,并生成可用作候选分割点的新层,然后训练预测模型以找到最佳分割点,并将压缩的神经网络模型分为两部分.将所获得的两部分分别部署在设备和云端服务器中,这两个部分可以协同地将总延迟降至最低.实验结果表明,与4种基准测试方法相比,本文所提出的方案可以将深度模型的总延迟至少降低70%. 展开更多
关键词 边云协同 深度神经网络压缩 深度神经网络切割
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