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学习在高度互动的自主驾驶场景中模拟各种驾驶行为，并通过多机构强化学习
通过多机构增强学习训练的自动驾驶汽车（MARL）在许多驾驶场景中都表现出了令人印象深刻的结果。，当面对各种驾驶风格和个性时，尤其是在高度相互挑战的情况下，这些训练有素的政策的表现会受到影响。这是因为常规MARL算法通常在所有代理商之间完全合作的行为下运行，并专注于在培训期间最大化团队奖励。为了解决此问题，我们介绍了人格建模网络（PENN），其中包括合作价值功能和个性参数，以模拟高度交互式场景中的各种交互。PENN还可以通过各种行为来培训背景交通流量，从而改善了自我车辆的性能和概括。我们的广泛的实验研究，该研究将不同的人格参数纳入高度交互式驾驶场景，证明了人格参数
文章 飞行员的尽责性与皮肤电稳定性相关：社会压力下模拟飞行的研究
摘要：对于飞行员来说，应对焦虑的能力在飞行过程中至关重要，因为他们可能会面临压力。根据大五人格量表，这种能力可以通过两种重要的人格特质进行调节：尽责性和神经质。前者与注意力有关，后者与对焦虑刺激的注意力偏差有关。鉴于目前用于检测用户状态的监测系统的发展，该系统可以并入驾驶舱，因此需要估计它们对个体间人格差异的鲁棒性。事实上，几种情绪识别方法都是基于生理反应，这些反应可以通过特定的人格特征进行调节。对 20 名飞行员的人格特质进行了评估。之后，他们进行了两次连续的模拟飞行，一次没有社会压力，一次有社会压力，同时测量皮肤电活动。在第二次飞行之前，也就是压力诱发条件之前，对他们的主观焦虑进行了评估。结果表明，神经质得分较高与认知和躯体焦虑呈正相关。此外，在社会压力下，尽责性得分越高与皮肤电稳定性（即皮肤电导反应次数越少）呈正相关。这些关于自我报告和生理反应的结果都支持将人格差异纳入飞行员的状态监测中。
动物科学（BS）：兽医生物科学浓度
重点2职业评估（https://careers.dasa.ncsu.edu.edu/explore-careers/career-career-sessments/）（需要NC州立学生的电子邮件地址）此职业，主要和教育计划适用于当前的NC州学生，以了解您的价值，利益，能力，能力，竞争力和人格对NC州的价值，利益，竞争力和人格以及您的未来未来的职业。创建帐户需要NC状态电子邮件地址。与您的职业顾问（https：//carerers.dasa.ncsu.edu/about/hours-appointments/）预约。
探索心理学与人工智能的交汇点
引言 心理学是一门研究人类思想和行为的学科。多年来，人们开发了许多研究人类行为的技术，包括访谈、调查和实验。然而，这些技术有其局限性，而且往往耗时费力。随着人工智能 (AI) 的出现，心理学家现在可以使用强大的工具来帮助他们分析大量数据并预测人类行为。人工智能已在心理学中用于多种目的。其中一个研究领域是人格评估。人工智能算法可以在大量人格评估数据集（如大五人格特质）上进行训练，然后根据个人对一组问题的回答来预测其人格。另一个研究领域是心理健康诊断和治疗。人工智能算法可以在临床数据集（如患者病史和医疗记录）上进行训练，以预测诊断并提出建议
通过机器学习的人格风格识别：从患者的语音中识别出分离和侵入性的个性风格
在精神病理学中观察到的异质性时，患者的性格被认为是至关重要的。虽然已经证明了人格特征是在患者使用的语言中反映的，但我们假设这可以直接从语音话语中自动推断人类类型的自动推断，而不是通过针对人格分类而明确设计的传统问卷的方法更准确地推论。为了验证这一假设，我们采用自然语言处理（NLP）和标准的机器学习工具进行分类。我们在记录的临床诊断访谈（CDI）的数据集上对79例诊断为重度抑郁症（MDD）的患者进行了测试 - 这种疾病已基于个性样式进行了分类，并分类为AnAclitic和Introtive grountive人格样式。我们首先分析访谈，以查看哪些语言特征与每种样式相关联，以便更好地了解样式。然后，我们根据（a）标准化问卷回答开发自动分类器； （b）基本文本特征，即tf-idf单词和单词序列的分数； （c）使用LIWC（语言查询和单词计数）和上下文感知功能（使用Bert（Transformers的双向编码器表示））； （d）音频功能。我们发现，具有语言衍生功能的自动分类（即基于LIWC）显着优于基于问卷调查的分类模型。此外，通过将LIWC与问卷的功能相结合来实现最佳性能。1这表明应该在开发基于林语的自动化技术来表征性格的情况下进行更多的工作，但是问卷仍然在某种程度上补充了这种方法。
手稿-revisd1.pdf
分裂型人格是一组潜在的人格特质，表示易患精神分裂症或某种谱系障碍。本研究旨在调查参数有效的大脑连接特征，以对高分裂型和低分裂型状态进行分类。在一项情绪听觉异常任务中，记录了 13 名高分裂型和 11 名低分裂型参与者的脑电图 (EEG) 信号。在事件相关电位稳定后获取用于机器学习的大脑连接信号。使用有向传递函数 (DTF) 方法从 EEG 信号中估计基于多元自回归 (MVAR) 的连接测量。五个标准频带中的 DTF 功率值用作特征。支持向量机 (SVM) 揭示了高分裂型和低分裂型之间的显著差异。使用 SVM 的结果的准确度、特异性和灵敏度分别高达 89.21%、90.3% 和 88.2%。我们的结果表明，前额叶/顶叶和前额叶/额叶脑区的有效脑连接会根据分裂型人格状态发生显著变化。这些发现证明脑连接指数为检测分裂型人格提供了有价值的生物标记。在诊断出分裂型人格后，进一步监测 DTF 的变化可能会及早发现精神分裂症和其他谱系障碍。
承认权利：人工智能的地位
复杂的人工智能（“AI”）的出现要求我们重新审视其作为财产的地位，并考虑为AI创建一种法人形式。纵观历史，社会制定了定制的法人资格来弥补法律空白、规范新组织、治理新兴技术以及行使社会控制。在过去，法律将妇女和被奴役的人民置于量身定制的法律角色之下，每个法律角色都有自己独特的权利和义务。最近，值得称赞的是将完整人格扩展到所有自然人，这掩盖了使用创造性的准人格形式来构建和组织法律对象的历史。人格可用于定义一个实体独特的权利和责任，就像它目前对公司和儿童所做的那样。法人资格并不代表一成不变的现实，而是一系列旨在实现政治和实际目标的虚构。