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朱廷劭: 作品数：108 被引量：367H指数：11; 供职机构：中国科学院心理研究所更多>>; 发文基金：国家社会科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理哲学宗教社会学更多>>

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工程应用中分布式处理的若干问题研究: 朱廷劭

新浪微博用户中自杀死亡和无自杀意念者特征差异的研究被引量：10: 2015年; 目的探讨新浪微博用户中自杀死亡与无自杀意念者行为和语言特征的差异.方法经新浪微博认证用户提供的信息,收集31名网络识别自杀死亡用户（自杀死亡组）;邀请微博用户填写自杀意念相关筛查量表,收集30名无自杀意念用户（对照组）.比较两组用户在10种微博行为和88种语言特征方面的差异.结果（1）行为特征中,自杀死亡组的微博链接率（链接微博数与公开微博总数的比值）和微博互动率（平均每篇微博@其他用户的次数）均低于对照组[0.04（0.04）vs.0.06（0.04）,P=0.029;0.60（0.27）vs.0.69（0.18）,P=0.028],自我关注程度（平均每篇公开微博使用的第一人称单数次数）高于对照组[0.47（0.25）vs0.30（0.10）,P=0.010];（2）语言特征中,自杀死亡组在数量单位词、工作词、省略号使用率低于对照组（均P＜0.05）,在代名词、特定人称代名词、第三人称单数、非特定人称代名词、社会历程词、焦虑词、排除词、性词、宗教词、第二人称单数、人类词、消极情绪词、愤怒词、悲伤词和死亡词的使用率均高于对照组（均P＜0.05）.结论自杀死亡用户的微博互动更少,更加关注自我,更频繁地使用表达排除意义的词语,从情感层面上有更多负性表达,使用更多与死亡、宗教相关而更少与工作相关的表达.这些特点对开展针对网络用户的自杀学研究有重要启示.; 管理郝碧波刘天俐程绮瑾叶兆辉朱廷劭; 关键词：自杀网络行为文本分析社交媒体

一种基于视频中个体步态分析的焦虑感知模型的建立方法: 本发明公开了基于视频中个体步态分析的焦虑感知模型的建立方法，采集多位个体在步行区域连续走路的步态视频数据和心理指标标注数据；在二维空间中对所采集到的步态视频数据中的躯体关键点进行去噪预处理、特征提取，得到时域特征和频域特...; 朱廷劭刘晓倩王亚猛赵楠; 文献传递

基于微博分析的人格计算模型研究: 随着网络媒体的兴起,网络行为和人格之间的关系已成为心理学一个热点研究方向,本论文主要研究新浪用户的微博行为和人格之间的关系,并试图利用用户的微博行为来预测用户的人格.本研究从行为元素出发,总结出微博平台上50个基本的行为...; 李琳朱廷劭; 关键词：人格

工业控制防危系统专家规则的管理被引量：1: 2015年; 工控系统的防危过程需要一系列的合法动作来实现。选择使用有限状态机展示其防危过程,使用专家规则库管理蕴藏在有限状态机中的规则。对专家规则的管理涉及规则的编辑、优化、验证、保存等,编辑专家规则基于专家系统实现;专家规则的优化基于卡诺图实现;采用XML形式对专家规则进行保存。专家规则实例表明,采用这些技术管理专家规则准确而高效。; 李林峰房志奇康卫朱廷劭徐新国; 关键词：有限状态机规则管理

人工智能赋能心理特征的维度构建与自动化测量:以国家刻板印象为例: 2025年; 研究以国家刻板印象为例,提出了一种以人工智能技术中的大语言模型(large language model, LLM)为核心的心理测量方法,实现从心理特征的维度构建到自动化测量的完整流程。研究1利用人工智能提取自由描述文本中的国家刻板印象内容,结合文本挖掘方法归纳出国家刻板印象跨文化核心维度;研究2构建了基于LLM的自动化测量(LLM-rating)模型并检验性能。研究结果显示:(1)利用人工智能技术,提取出国家刻板印象的五个跨文化核心维度:文化丰富性、发达进步、权力影响、社会平等、集中管理;(2)LLM-rating模型具有良好的人机评分一致性和评分结果的跨时间稳定性。研究结果表明,人工智能为复杂心理特征的自动化建构与评估提供了新的跨学科角度,展示了其在社会认知研究中的潜在应用价值。; 王艺霖赵楠朱廷劭; 关键词：人工智能社会认知心理测量

计算机支持协同工作──BICAD中的协同建模被引量：3: 1996年; 本文首先介绍了计算机支持协同工作的基本概念，结合建筑设计的实际情况介绍了计算机支持协同设计（工作）的必要性。建筑设计对计算机提供的支持有了更高的要求，即不仅要支持个体设计工作，而且要支持群体协调设计工作。这样可以减少建筑设计中的“错、漏、碰”现象，从而提高设计质量，加快设计进度。; 张汉义朱廷劭林守勋; 关键词：建筑设计 CSCW

数据挖掘系统SpeehDM中预处理与机器学习的设计与实现: 高正其李锦涛朱廷劭高文; 关键词：数据挖掘预处理

“一带一路”沿线文化与合作交往模式探究:基于社交媒体大数据的心理分析被引量：5: 2018年; 理清"一带一路"沿线国家或地区的民心特点,并找到有效的合作交往模式,是关系到国家战略实施的重大问题。但是,由于地域辽阔、民族众多,且地缘政治、经济、文化因素(如原苏联影响、欧美国家殖民、宗教传统等)异常复杂,传统的分析方法往往难以奏效。该研究结合文化心理学和大数据分析技术,利用社交媒体Twitter数据来分析"一带一路"沿线国家或地区的自我表征特点(独立性或个人主义),并建立自我表征与社会信任(普遍信任、特殊信任)的预测模型,以探究与"一带一路"沿线国家或地区合作交往的行为模式,即:自我表征是独立,还是互依;人际关系偏好是陌生人之间的普遍信任,还是熟人间的特殊信任。结果表明,"一带一路"沿线国家或地区在自我独立性这一个人主义文化指标上存在较大的变异,且主要受欧美国家殖民历史和当地宗教传统的影响;此外,针对陌生人、外国人的普遍信任与针对家人、熟人的特殊信任,可以通过个人主义指标来预测。总之,"一带一路"沿线的文化是多样的,可以通过社交媒体产生的海量语料库快速计算其个人主义指标,并以此来建立自我表征与社会信任的预测模型。该研究为分析"一带一路"战略区域的"民心"特点、探索当地合作交往的行为模式提供了新的技术路径。; 吴胜涛周阳周阳刘晓倩傅小兰刘晓倩; 关键词：一带一路个人主义信任社交媒体

基于局部特征优化的语音情感识别被引量：2: 2017年; 情感识别在人机交互领域具有广阔前景。由于情感表达在时间上具有一定的持续性,统计特征更能体现不同情绪语音的差异和动态变化,大多数语音情感识别研究都使用全局特征(如最大值、最小值等),并没有充分挖掘局部特征(如单帧的短时能量、过零率等)中的信息。提出一种基于局部特征优化的方法,对每个情感语音样本做进一步提纯,通过聚类分析对情感特征相对不显著的帧进行过滤,在此基础上进行统计计算和分类,以提高预测的准确率。实验结果表明,基于优化后的样本进行情感分类,3个语料库的平均准确率提高5%~17%。进一步的研究发现这种优化方法可能更适合于语音长度较长的情感识别场景。; 隋小芸朱廷劭汪静莹; 关键词：语音情感识别聚类分析数据优化

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