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World File Search System唤起
两车相撞后一名妇女死亡 官员开始假期值班
本文的主旨是唤起人们对凯西（通常还有其他人）对肯塔基州卡迪兹（他们出生、成长和/或幸福时光居住的地方）表达的“温暖和感情”。凯西向“我”和查琳讲述了她作为一名军嫂的流浪生活方式。她和丈夫迈克有三个孩子——一个女孩和两个男孩。他们显然对他们感到自豪，就像她出生时父母对他们感到自豪一样。同样，比利·克拉克·托马斯计划在游历世界多年后搬回肯塔基州卡迪兹。我也记得他出生的时候。我在军队里学到的一首歌很适合这里。里面有这样一句话：“门向内开，门向外开，有人进来，有人出去。”多年来，无数的加的斯人来来往往，很多离开这里的人都很容易回来，回忆往事。就像土地赠与时代的定居者一样，新面孔不断涌入，无论是出生还是迁移。这些人很可能会在“‘小河’岸边的低矮绿色山谷”扎根，在那里我度过了许多快乐的时光。他们不断为我们的加的斯系列注入新鲜血液、想法和企业。* * *
使用多模式语音图像改善运动图像脑 - 计算机界面
摘要目的是基于运动图像（MI）的大脑 - 计算机界面（BCI），由于其具有潮流和便利性，引起了广泛的兴趣。但是，传统的MI范式受到诱发的脑电图信号的弱特征的限制，这通常会导致分类性能较低。方法中，提出了一种新颖的范式来改善BCI表现，通过语音虚构与无声阅读（SR）和写作图像（WI）相结合，而不是想象身体运动。根据提示，在这个多模式（想象中的声音和动作）范式中，受试者静静地读中文拼音（发音），并想象地写下了汉字。结果通过在不同的实验中执行传统的MI和拟议的Para-Digm，以进行二进制分类任务。77.03％的平均分类精度是通过新范式获得的，而传统范式获得了68.96％。结论实验的结果表明，所提出的范式唤起了更强的特征，从而有利于策略。这项工作为使用BCI的特定范式通过多模式活动/刺激唤起更强的脑电图特征打开了新的观点。
主动情绪音乐表演时的脑电图频谱特征
摘要：关于音乐演奏者有意表达情绪的神经相关性的研究仍然有限。在本研究中，我们试图评估音乐家的脑电图模式，这些音乐家被要求演奏简单的钢琴乐谱，同时操纵他们的演奏方式来表达特定的对比情绪，并在唤醒度和效价量表上自我评价他们所反映的情绪。在情绪演奏任务中，参与者被要求即兴创作变奏，以传达目标情绪。相比之下，在中性演奏任务中，参与者被要求精确地演奏相同的乐曲，以获得控制演奏过程中运动和感觉激活一般模式的数据。信号的频谱分析是作为初始步骤应用的，以便能够将研究结果与更广泛的音乐情感研究领域联系起来。情绪演奏与中性演奏的实验对比被用来探索与不同情绪状态相关的大脑活动模式。情绪和中性演奏任务在意向转移情绪唤起状态和效价水平方面存在很大差异。在苦恼/兴奋和中性/沮丧/放松演奏之间观察到脑电图活动的差异。
集体蓝图，而非水晶球：期望和参与如何影响长期能源情景
能源系统的发展不是一个技术官僚的过程，而是由社会和文化力量共同塑造的。这一过程中的关键工具是描述未来能源系统的基于模型的情景。应用社会经济学中的虚构期望概念，我们展示了能源情景如何成为将政治、经济和学术努力引导到共同方向的工具。为了影响决策，情景不必准确——但要可信，并唤起不同利益相关者的一致期望。为了获得信誉，情景的作者与利益相关者互动，并诉诸机构或定量方法的权威。从这些关于能源情景的见解中，我们得出了开发和应用规划模型的后果，这是能源情景所依赖的定量工具。规划模型应该是开放的和可访问的，以促进利益相关者的参与，避免不必要的复杂方法以最大限度地减少专家偏见，并力求在大范围内与政策相关。情景开发不应试图在工程模型中模拟社会偏好和信念，而应追求所有利益相关者（包括公民）的广泛和积极参与。
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假设塑造了我们的现实，内维尔·戈达德（Neville Goddard）的假设定律揭示了这在我们生活中的表现。根据戈达德（Goddard）的说法，假设是我们现实的基础，将所有思想和行动指向他们的实现。我们的大脑通过神经可塑性处理这些假设，不断调整神经途径以增强或改变它们。当我们做出一致的正面或负面假设时，大脑会重新布线与这些假设保持一致。量子连接表明，假设在量子层面上运作，不仅影响了我们的个人经验，还影响了外部世界对我们的反应方式。通过假设所需的状态并唤起强烈的积极情绪，我们提高了假设的效力，巩固了信念和向潜意识的思维发出信号。塑造我们现实的力量在于理解假设定律。为了利用这种权力，我们必须首先认识到假设在我们的生活中所扮演的角色。首先要意识到自己的思想，确定影响您经历的模式和信念。然后，选择与您所需的现实保持一致的授权假设。感觉到了假定的现实，就好像已经是真的，使您的情绪能够推动潜意识的深刻变化。
基于脑电信号的音乐情感识别与分析
音乐在人类生活中扮演着重要的角色，可以作为一种表达方式来唤起人类的情感。音乐的多样性使得听者对音乐的体验也呈现出多样性。不同的音乐可以诱发不同的情绪，而同一主题也可以产生与听者当前心理状态相关的其他感受。音乐情感识别（MER）最近引起了学术界和工业界的广泛关注。随着脑科学的发展，MER 已被广泛应用于推荐系统、自动作曲、心理治疗和音乐可视化等不同领域。特别是随着人工智能的快速发展，基于深度学习的音乐情感识别逐渐成为主流。此外，脑电图（EEG）使外部设备无需手术即可感知大脑中的神经生理信号。这种非侵入性脑机信号已被用来探索情绪。本文综述了脑电音乐情感分析，重点介绍了音乐情感分析方法的分析过程，例如数据处理、情感模型和特征提取。然后，提出了基于脑电图的音乐情感识别的挑战性问题和发展趋势。最后对全文进行总结。
如何建立与朋友交往并影响人们的机器人
其他研究人员建议，要与人类进行社会互动，软件代理必须是可信的并且必须像生活一样，必须具有行为固定，并且必须具有表达其内部状态的方法[2，3]。社交机器人也必须对环境条件的变化极为明显，在处理意外事件方面具有敏捷性，并且足够快地以适当的方式对情况做出反应[6]。如果机器人要与人类社交，机器人必须传达意图，也就是说，机器人必须使人类相信它具有信念，表现和意图[8]。为了唤起这类，机器人必须展示人类般的社会提示，并利用我们自然的人类倾向，以对这些提示做出社会反应。人类通过凝视方向，姿势，手势，声音韵律和面部展示传达意图。人类儿童逐渐发展出认识和应对这些批判性社会暗示所需的技能，这些技能最终构成了思想理论的基础[1]。这些技能使孩子能够将信念，目标和欲望归因于其他人，并使用这些知识来预测行为，适当回应社会提议并参与交流行为。
静止状态功能连接的电动机幻觉
视觉幻觉 - 运动幻觉（VMI）是通过查看自己在身体静止时进行体育锻炼的图像来唤起动力学感觉。先前的研究表明，VMI激活了运动缔合的大脑区域。但是，尚不清楚VMI是否立即改变静止状态功能连接（RSFC）。这项研究的目的是验证VMI诱导是否使用功能性近红外光谱（FNIRS）改变了RSFC。13个健康成年人的右手进行了幻觉和观察条件，持续20分钟。在每个条件之前和之后，使用FNIRS测量RSFC。在每种情况下，动力学幻觉的程度和使用李克特量表测量的身体所有权感。我们的结果表明，与观察条件相比，幻觉条件后，动力学幻觉的程度和人体所有权的程度明显更高。与观察条件相比，幻觉条件后的RSFC显着增加了与动力学幻觉，身体所有权和运动执行感相关的大脑区域。总而言之，RSFC已成为一种生物标志物，显示出由于VMI引起的大脑功能的变化。VMI可以应用于中风或骨科疾病患者的治疗。
通过词语预测自动校准 c-VEP BCI
摘要。代码调制的视觉诱发电位脑机接口 (c-VEP BCI) 允许从闪烁字符的虚拟键盘进行拼写。所有字符同时闪烁，每个字符根据预定义的伪随机二进制序列闪烁，循环移位不同的时间滞后。对于给定的字符，伪随机刺激序列会在受试者的脑电图 (EEG) 中唤起 VEP，可将其用作模板。此模板通常在校准阶段获得，并在拼写阶段应用于目标识别。c-VEP BCI 系统的一个缺点是它需要较长的校准阶段才能达到良好的性能。本文提出了一种无监督方法，通过从连续字符之间的 VEP 响应中提取相对滞后并使用字典预测完整单词，避免了 c-VEP BCI 中的校准阶段。我们在公共数据集上进行了离线实验。我们模拟了从英语词典中选择的四组单词的拼写，这些单词的总字符数不同。每个实验都由刺激周期数参数化。所得结果表明，基于单词预测的 c-VEP BCI 自动校准方法可以高效且有效。
使用EEG
音乐是唤起人类情感的主要方式之一。但是，音乐的感觉是主观的，这使得确定哪些情感音乐在给定的人中触发了哪些情感。为了正确识别由不同类型的音乐引起的情绪问题，我们首先创建了一个脑电图（EEG）数据集，该数据集受到四种不同类型的音乐（恐惧，幸福，镇定和悲伤）的刺激。其次，提取了脑电图的差分熵特征，然后建立了情绪识别模型CNN-SA-BILSTM以提取EEG的时间特征，并通过使用自我关注机制的全球感知能力来提高模型的识别性能。通过消融实验进一步验证了模型的有效性。该方法在价和唤醒维度中的分类准确性分别为93.45％和96.36％。通过将我们的方法应用于公开可用的EEG数据集DEAP，我们评估了方法的概括和可靠性。此外，我们还进一步研究了不同的脑电带和多波段组合对音乐情绪识别的影响，结果结果证实了相关的神经科学研究。与其他代表性的音乐情感识别作品相比，该方法具有更好的分类性能，并为基于大脑计算机界面的情感识别系统的未来研究提供了有希望的框架。