目的·基于问题行为理论,构建结构方程模型,开展对于大学生社交网络成瘾的相关研究。方法·在上海市某高校一、二年级本科生中开展关于大学生社交网络成瘾的横断面问卷调查,采用Logistic回归分析性别、年级、学习压力、自尊、...目的·基于问题行为理论,构建结构方程模型,开展对于大学生社交网络成瘾的相关研究。方法·在上海市某高校一、二年级本科生中开展关于大学生社交网络成瘾的横断面问卷调查,采用Logistic回归分析性别、年级、学习压力、自尊、孤独感、抑郁、困顿感、挫败感、人际需求、社会支持、吸烟、饮酒、运动和学习成绩对社交网络成瘾的影响。以问题行为理论为理论框架,构建大学生社交网络成瘾的理论框架模型。结果·60.31%(591/980)的低年级大学生有社交网络成瘾情况。单因素Logistic回归结果显示:抑郁、自尊、孤独感、挫败感、困顿感、社会支持、人际需求、运动和学习成绩对社交网络成瘾有显著影响。研究构建的大学生社交网络成瘾的结构方程模型拟合结果良好[S-Bχ^(2)/df=8.03,拟合指数(goodness-of-fit index,GFI)=0.924,比较拟合指数(comparative fit index,CFI)=0.909,非规范拟合指数(Tucker-Lewis index,TLI)=0.872,近似误差均方根(root mean square error of approximation,RMSEA)=0.096,标准化残差均方根(standardized root mean square residual,SRMR)=0.070],提示人格系统与社会环境系统之间、人格系统与行为系统之间、社会环境系统与行为系统之间均相互影响(β=1.018,P=0.000;β=0.218,P=0.003;β=0.268,P=0.000)。人格系统和行为系统对社交网络成瘾的影响在统计学上不存在显著性,社会环境系统对社交网络成瘾有显著的正向影响(β=0.481,P=0.001)。结论·人格系统和行为系统通过影响社会环境系统间接影响社交网络成瘾,社会环境系统直接影响社交网络成瘾。对于低年级大学生社交网络成瘾问题,应当充分尊重大学生的特点,从系统3个层面共同入手,降低大学生社交网络成瘾风险。展开更多
Natural Language To SQL(NL2SQL)任务的目标是将自然语言查询转化为结构化查询语言。现有的大多数模型所使用的方法是将NL2SQL任务分解为多个子任务,为每个子任务构建一个专用的全连接神经网络解码器。这些方法存在一些问题,如模型设...Natural Language To SQL(NL2SQL)任务的目标是将自然语言查询转化为结构化查询语言。现有的大多数模型所使用的方法是将NL2SQL任务分解为多个子任务,为每个子任务构建一个专用的全连接神经网络解码器。这些方法存在一些问题,如模型设计与模型结构较为简单,在学习不同子任务之间的依赖关系的能力有限。为了解决这些问题,将多通道并行LSTM模型引入到NL2SQL任务中,并采用稀疏连接层联合不同的子任务解码器,提升神经网络表现能力和计算资源的使用效率。在WikiSQL数据集上的评估结果表明,与基线模型相比,文中提出的模型计算精度较好。展开更多
文摘目的·基于问题行为理论,构建结构方程模型,开展对于大学生社交网络成瘾的相关研究。方法·在上海市某高校一、二年级本科生中开展关于大学生社交网络成瘾的横断面问卷调查,采用Logistic回归分析性别、年级、学习压力、自尊、孤独感、抑郁、困顿感、挫败感、人际需求、社会支持、吸烟、饮酒、运动和学习成绩对社交网络成瘾的影响。以问题行为理论为理论框架,构建大学生社交网络成瘾的理论框架模型。结果·60.31%(591/980)的低年级大学生有社交网络成瘾情况。单因素Logistic回归结果显示:抑郁、自尊、孤独感、挫败感、困顿感、社会支持、人际需求、运动和学习成绩对社交网络成瘾有显著影响。研究构建的大学生社交网络成瘾的结构方程模型拟合结果良好[S-Bχ^(2)/df=8.03,拟合指数(goodness-of-fit index,GFI)=0.924,比较拟合指数(comparative fit index,CFI)=0.909,非规范拟合指数(Tucker-Lewis index,TLI)=0.872,近似误差均方根(root mean square error of approximation,RMSEA)=0.096,标准化残差均方根(standardized root mean square residual,SRMR)=0.070],提示人格系统与社会环境系统之间、人格系统与行为系统之间、社会环境系统与行为系统之间均相互影响(β=1.018,P=0.000;β=0.218,P=0.003;β=0.268,P=0.000)。人格系统和行为系统对社交网络成瘾的影响在统计学上不存在显著性,社会环境系统对社交网络成瘾有显著的正向影响(β=0.481,P=0.001)。结论·人格系统和行为系统通过影响社会环境系统间接影响社交网络成瘾,社会环境系统直接影响社交网络成瘾。对于低年级大学生社交网络成瘾问题,应当充分尊重大学生的特点,从系统3个层面共同入手,降低大学生社交网络成瘾风险。
文摘Natural Language To SQL(NL2SQL)任务的目标是将自然语言查询转化为结构化查询语言。现有的大多数模型所使用的方法是将NL2SQL任务分解为多个子任务,为每个子任务构建一个专用的全连接神经网络解码器。这些方法存在一些问题,如模型设计与模型结构较为简单,在学习不同子任务之间的依赖关系的能力有限。为了解决这些问题,将多通道并行LSTM模型引入到NL2SQL任务中,并采用稀疏连接层联合不同的子任务解码器,提升神经网络表现能力和计算资源的使用效率。在WikiSQL数据集上的评估结果表明,与基线模型相比,文中提出的模型计算精度较好。
