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基于深度学习的情绪识别方法，使用脑电图 (EEG) 信号，采用双向长短期记忆 (Bi-LSTM)
摘要：情绪是人类日常交流的重要组成部分。脑电图 (EEG) 信号可将大脑的情绪状态和动态联系起来，脑机接口 (BCI) 可利用这些信号提供更好的人机交互。在情绪识别领域已经进行了一些研究。然而，使用 EEG 信号的情绪识别过程面临的最重要问题之一是识别的准确性。本文提出了一种基于深度学习的通过 EEG 信号进行情绪识别的方法，包括数据选择、特征提取、特征选择和分类阶段。这项研究服务于医学领域，因为情绪识别模型有助于诊断心理和行为障碍。这项研究有助于提高情绪识别模型的性能，以获得更准确的结果，进而有助于做出正确的医疗决策。这项工作使用了标准的预处理生理信号情绪分析数据库 (DEAP)。从数据集中提取了统计特征、小波特征和赫斯特指数。特征选择任务通过二进制灰狼优化器实现。在分类阶段，使用堆叠双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 模型来识别人类情绪。本文将情绪分为三大类：唤醒、效价和喜好。与过去研究中使用的方法相比，所提出的方法实现了较高的准确率，效价、唤醒和喜好的平均准确率分别为 99.45%、96.87% 和 99.68%，这被认为是情绪识别模型的高性能。
CISO应该问AI（和答案）
在拥护负责任的AI治理和立法方面，加拿大也处于最前沿。旨在规范AI的联邦立法目前在下议院之前。该国致力于实施透明度要求，尤其是在收集个人信息时。例如，如果企业打算使用AI来分析一个人的工作绩效，经济状况，健康，个人喜好，兴趣或行为，则企业必须告知个人使用这种工具，并为个人提供对数据收集的控制。在某些情况下，立法规定个人有权与人类审查基于人工智能的决定。2
加拿大消费者对基因编辑食品的偏好
几十年来，食品生产和加工领域的创新基本上一直处于“幕后”状态。社交媒体的当前性质以及对食品透明度提高的呼吁导致了新的局面，消费者对产品的需求比以往任何时候都更加重要，但这些需求越来越基于有限或不正确的信息。消费者意识迅速崛起的一个领域是基因编辑食品领域。本文通过消费者调查收集了消费者对三种基因编辑食品的食品安全、基因编辑和消费意愿的看法。研究发现，有四个因素对消费者的看法有很大影响：对加拿大食品安全系统的信任；食品技术新奇恐惧症评分；遗传学知识；以及对基因编辑的自我认知。对 497 名加拿大人的调查发现，15% 的人认为自己是新奇恐惧症患者，12% 的人认为自己是新奇爱好者。大多数参与者认为自己是中立的。当呈现各种食物价值时，参与者表示营养、价格和口味是三个最重要的价值。参与者消费基因编辑食品的意愿与新奇恐惧症和新奇喜好的偏好密切相关，新奇恐惧症者不愿意消费，新奇喜好者则不确定。唯一对消费者消费意愿产生强烈影响的食品价值是产品生产对环境的影响。加拿大消费者对加拿大食品安全体系的信任程度为中等到高度，但这种信任程度未能延续到通过创新技术生产的食品上；然而，消费者对基因编辑技术的信任程度高于转基因技术。
关于人工智能营养师的调查报告
摘要 — 当今人们对良好生活方式的认识正在不断提高。人们倾向于遵循各种饮食和锻炼。但咨询营养师并不是每个人都能负担得起的。此外，咨询营养师可能很耗时。本研究提出了一种专家系统方法来推荐个性化饮食计划。该系统由一个推荐模块组成，该模块使用机器算法根据年龄、性别、身高、体重、过敏和个人喜好等因素推荐个性化饮食计划。它首先计算 BMI 和 BMR，推荐饮食计划，如果用户对当前饮食计划不满意，它会生成替代饮食计划。
夜莺开发初期人工智能导演的冒险经历
如果游戏不尝试根据玩家的喜好调整体验，玩家有时会参与他们不喜欢的电子游戏部分。过去，AI 导演曾被用来为不同的人量身定制玩家体验。在行业中，AI 导演相对少见，通常针对特定领域且基于规则。在本文中，我们介绍了一种基于强化学习的 AI 导演，它是在 Inflexion Games 的帮助下为行业游戏 Nightingale 开发的。我们进行了一项实验来评估 AI 导演在创造理想玩家体验方面的有效性，但发现证据尚无定论。根据今年的主题，我们展示了我们的负面结果及其对未来 AI 导演的影响，以及与行业合作伙伴密切合作的一般性讨论。
姑息治疗和临终关怀策略
提供优质服务的一个关键要素是确保保护患有致命疾病的人的权利和利益，并认识到可能处于弱势或处于危险之中的人的需求，包括但不限于原住民和托雷斯海峡岛民、残疾人、来自不同文化和语言背景的人、认知障碍者、无家可归者和老年人。所有人都有权根据自己的喜好和在自己选择的环境中选择接受姑息治疗服务。适当的提前护理计划支持人们做出和/或传达关于他们自己的生活以及他们认为可以接受的护理类型和结果的决定，并有助于确保他们的偏好得到记录和尊重。
1. DEEP 应请求哪些类型的信息... - CT.gov
DEEP 应该对那些能够提供现代化回收/再利用方法的申请者给予奖励，在康涅狄格州创建一个多模式的新模式，因为这是提高回收率的最佳方式。根据定义，多模式是选择人工计数、使用 RVM 或其他即时付款方式或投放袋子 - 这取决于消费者的喜好。如果没有消费者的积极参与，该州将无法实现 80-90% 的回收率。绝大多数消费者不会在 RVM 排队，花费宝贵的时间等待人工投递垃圾，也不会特意开车去人工计数回收中心。规模很重要，而规模化的方法是确保康涅狄格州的公民有回收选择，并且至少有一个可用的选项是基于便利性、可访问性、清洁度和回收速度的。