简介：【摘要】自闭症儿童出现无疾病症状的排泄异常行为问题，严重影响其学习与生活。为帮助自闭症儿童及其家庭摆脱困扰，以研究对象之一的小林为个案，教师团队通过“转变家长观念”、“家校紧密配合”、“充分运用代币制”、“运用沟通手段”、“使用绘本及校本教材”等多种手段进行综合干预，取得了一定成效。

简介：

简介：摘要:大数据背景下,网络异常行为检测的重要性日益凸显,但是目前还没有一套相对比较完善、科学有效的方法来解决这些问题。随着大数据的广泛应用,利用智能算法实现网络异常行为检测已经成为一种重要手段，本文基于大数据相关理论构建了一种包含大数特征、分布式处理技术以及融合模型等多种方法结合的检测平台。

简介：【摘要】通常情况下，交通视频监控主要的途径就是车事故发生以后进行回顾，并且将人工检索进行定位 这样仅仅是对车辆交通事故进行查看，但是无法体现做好预防。对此，为了进一步对车辆行驶行为进行规范，缓解城市交通拥堵问题，交通监控视频中测量异常行为检测，成为交通领域研究的重点，本文也针对方面进行了阐述，首先明确了交通监控视频的概述和意义，其次分析了车辆异常行为检测的现状，最后描述交通监控视频中测量异常行为检测的要点，以及未来的展望，其目的就是为人们的日常生活，社会安全运营，提供基础性的保障。

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简介：摘要音乐是一种社会性的非语言交流的艺术形式，能直接影响一个人的内在感情，对人体心理、生理具有调节作用；能使一个人得到对“美”的满足感；能诱发一个人的活动力。音乐活动能使一个人感到自我满足；能促进一个人的统合运动机能；能帮助一个人宣泄内在的情绪。团体音乐活动能帮助促进人际关系，所以音乐与语言又是密切相连的。音乐教学中从创设有效的音乐情境介入，能够稳定情绪，改善自闭症儿童的行为异常，使其更加有效地投入到学习活动中。

简介：摘要：近年来，智能电网建设不断完善，各种智能负荷计量设备、电力线通信网络以及数据管理系统的使用对电力系统高效稳定运行提供了重要支撑。然而，智能电网中的信息技术也给电力系统带来了新的挑战，通过非法改装计量设备或入侵数据网络进行窃电行为是一种常见威胁。因此，研究用户异常用电行为检测对维持电力系统稳定运行具有重要意义。

简介：摘要：目前我国信息技术水平和我国科技水平的快速发展，计算机的安全维护就是确保网络运行时不受到黑客入侵、数据丢失以及病毒侵害等，以保障计算机能够正常工作。随着科技水平的不断提升，尤其是互联网技术的不断发展，带动了信息化的不断进步，这是计算机技术发展中难得的机遇，也是一种挑战。互联网技术的发展使得人们的生产生活更加便捷，同时也带来了巨大的信息安全问题。随着网络资源的共享，广大网民的隐私信息不断受到侵害，而且，网络世界不真实，虚假信息肆意传播，信息真假难辨，网民的基本信息与隐私也不断受到不同程度的侵害。互联网技术的发展带来了许多垃圾信息和不健康的网页，对一些未成年网民造成严重的身心影响，因此，必须要重视计算机网络安全管理。

简介：摘要：扶梯作为一种重要的交通工具，广泛应用于公共场所和商业建筑中。然而，由于扶梯使用频繁且容易发生事故，对扶梯的安全监控变得尤为重要。目前，大多数扶梯监控系统仅仅依靠人工巡视来发现异常行为，但这种方式效率低下且易漏检。基于此，本篇文章对视频分析的扶梯异常行为检测算法进行研究，以供参考。

简介：摘 要

简介：摘要：本文介绍了一种基于深度学习的羊异常行为识别与预警系统。该系统通过传感器技术与基于深度学习计算机视觉算法，实现了对羊只行为的精准监控和分析。系统首先利用传感器对羊只进行标记，随后通过深度学习算法对羊只个体、日常行为及异常行为进行分类识别。识别结果被标记为健康、异常或生病状态，并结合羊只的历史行为数据进行综合分析，建立羊只的健康档案。本研究旨在提高羊只养殖的智能化水平，及时发现并处理羊只的健康问题。

简介：摘要意识障碍及精神行为异常是临床中较常见的中枢神经系统症状，其背后病因多样，对于影像学及脑脊液检查无特殊发现的相关患者，副肿瘤综合征是其重要鉴别诊断之一。本文报道了一例罕见的以意识障碍、精神行为异常为首发突出表现的套细胞淋巴瘤患者，该患者最终通过淋巴结活检诊断套细胞淋巴瘤，经化疗治疗后精神神经症状明显改善。

简介：摘要：学生在课堂上的学习状况，是评估教学质量的一个重要指标。为了能够更准确地反馈学生的课堂学习状态，本文使用 YOLOX深度学习网络来对班级的情况进行分析。首先，用面部识别方法，对上课的学生进行统计，并标记出缺勤名单，对学生进行全班和个人的考勤评价；其次，通过对学生面部表情及身体动作的识别，实现对所有学生的实时状态的检测，对学生学习状况的逐项分析。以上研究显示，以 YOLOX深度学习网络为基础的班级状况分析数据，能够有效的对学生的学习情况进行反映，教师也能够及时的改进自己的教学方法，使整个教学工作的质量和效率得到大幅度的提高。

简介：摘 要:市场稽查是为了维护电力使用者的合法权益，促进电力企业的经营活动。当前，在稽查工作中，对于不正常用电量的识别，通常将各维度的数据集的交叉点作为可疑使用者，而忽视了各信息权重对识别效果的影响，它的精确度和可靠性都会有一定的问题。运用层次分析法，对电力市场中的非正常用电量进行了分类，并建立了一种评估指标，从而确定了各指标的权重，也确定了异常用电行为的判别标准，将正常用户分为高、中、低疑似三种类型，以提高对非正常用电行为的识别精度，为现场检查提供基础和支撑，使市场营销管理更加精益化。

简介：摘要：随着网络技术的快速发展，网络安全问题日益严峻。网络异常行为检测是维护网络安全的关键技术之一。本文针对传统基于特征和规则的网络异常检测方法无法有效应对新型攻击和变种恶意流量的问题，提出了一种基于机器学习的网络异常行为检测与分类方法。本研究通过深入分析网络流量数据的特点，采用多种机器学习算法进行模型训练和测试。实验结果表明，所提出的检测方法不仅能够有效识别已知类型的网络攻击行为，还能对新兴威胁进行预测和分类，显著提高了网络异常行为的检测率和准确性。

简介：合作学习是主体教育试验的教学策略之一，同时也是新课程标准倡导的学习方式之一。因此，合作学习已成为数学课堂教学中一种重要的学习方式，强调合作学习小组内学生共同探究、交流与合作。这里涉及到学生心理对小组合作讨论的异常行为的影响。为了提高合作讨论的效果，笔者结合两年多的教学实验，从以下i个方面进行了尝试，收到了较好的效果。

简介：基于瑞利一索未菲衍射积分理论，推导出了部分相干脉冲高斯光束经光阑衍射后光谱的解析表达式，在此基础上研究了部分相干脉冲高斯光束在远场位相奇点附近出现的光谱异常行为及激光脉冲宽度T，截断参数占，相干参数△对光谱开关和谱移的影响．结果表明，在临界衍射角θc附近光谱开关出现．激光束的脉冲宽度T，截断参数δ，相干参数△均影响衍射脉冲的远场光谱行为．通过改变脉冲周期T和截断参数δ及相干参数△可使光谱从红移到蓝移发生变化，这在信息编码中有潜在的应用．

简介：摘要：本文基于大数据技术，对用电情况进行了全面的检查和分析，重点关注异常用电行为。通过收集电力企业的用电数据，并运用数据挖掘和分析方法，对用户用电行为进行了深入分析与挖掘，以发现潜在的异常用电行为。通过本文的研究，可以更好地监测和识别异常用电行为，为提高用电行为管理水平和节能减排工作提供参考。

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