XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System情感
情感计算奖学金和中国的兴起
情感计算，也称为情感人工智力（AI），是AI研究的新兴和尖端领域。它借鉴了计算机科学，工程，心理学，生理学和神经科学，以进行计算模型，跟踪和对人类情绪和情感状态进行分类。尽管美国曾经在1995年至2015年的研究和引文方面曾统治着领域，但中国现在正成为研究成果中的全球竞争者，在2016年至2020年中，中国占据了第二名。本文绘制了专门涉及情感敏感性AI技术的科学出版物的根源增长和发展。它采用了一项文献计量分析，在过去25年中确定了该领域的主要贡献者和国际联盟。与新的冷战的持续政治言论相反，我们认为实际上有充满活力的AI研究联盟和西方之间，尽管存在着利益和道德关注，但西方与中国之间的持续合作。我们对历史数据的观察结果表明了两个主要的协作网络：“美国/亚洲 - 帕克斯集群”，包括美国，中国，新加坡，日本和德国，英国和荷兰的“欧洲”集群。我们的分析还发现了情感计算研究重点的重大转变，从诊断和发现精神疾病转换为在智能城市设计中更可行的应用。讨论指出了最先进的技术，例如符号和亚符号AI的集合方法，以及在科学产出的顶级国家清单中缺少俄罗斯。
双相情感障碍的最佳治疗
1 N等。疾病双极2005; 7（5）：404-17; 2 Scott J al。丑闻2020; 141; 3 AJ等。n Engl J Med 1989; 321（22）：1489-93; 4 Swann AC和Al。Am J Psychiatry 1999; 156：1264-6; 5 Swann AC和Al。1997; 54：37-42; 6 DL Dunner，RR Fit。1974; 30：229-33; 7 AMA和AL。Neuropsychobiology 2010; 62（1）：27-35; 8个眉毛和Al。J Clin Psychiatry 2002; 63（10）：942-7; 9 Rybakowski JK等。j Affair 2013; 145：187-9
沉浸式虚拟现实中的情感识别
摘要：情感在我们的日常生活中起着至关重要的作用，因此对情感反应的理解和认识对于人类的研究至关重要。有效的计算研究主要使用了非免疫性的二维图像或视频来引起情绪状态。然而，沉浸式虚拟现实使研究人员能够模拟具有高水平的存在感和互动感的受控实验室条件中的环境，在情感研究中变得越来越流行。此外，它与隐式测量和机器学习技术的协同作用有可能在许多研究领域横向影响，并为科学界打开了新的机会。本文介绍了对使用头部安装显示作为启发设备进行生理和行为度量进行的情感识别研究的系统回顾。结果突出了领域的演变，使用汇总分析给出了清晰的观点，揭示了当前的开放问题，并为将来的研究提供了指南。
儿童的未来：社交和情感学习
研究越来越多地表明，社交和情感学习（SEL）对于重要的生活成果（例如在学校，大学入学和完成以及后来的收入）等重要的生活成果中至关重要。这项研究还告诉我们，可以在学校中教授和培养SEL，以便学生以导致积极的学校和生活成果的方式提高他们融合思维，情感和行为的能力。尽管社会和情感学习一词已经存在了20年，但最近我们看到父母，教育工作者和政策制定者对SEL的兴趣迅速激增。例如，学术，社会和情感学习的合作（CASEL）通过其合作区的倡议来支持10个大型学区和45个较小的学区，因为他们开始将各种SEL计划和实践纳入学校。Casel最近还发起了一项合作的国家倡议，以支持各州在学校制定SEL的政策，标准和准则。所有50个州都在学龄前阶段达到了SEL标准，四个州（伊利诺伊州，堪萨斯州，西弗吉尼亚州和宾夕法尼亚州）的SEL标准为幼儿园至12th
情感评估过程的算法价值
Schiller等。（2024）将算法定义为“用于特定目标或解决特定计算问题的单词，方程式或代码中的步骤序列”（第8页）。在许多认知过程中，诸如感知，注意力，学习，记忆和动作准备的许多认知过程中，对这种gorithm的搜索对认知科学至关重要。根据David Marr的分析水平，可以将计算分析定义为逻辑练习，旨在确定在特定输入给定特定输入的情况下，需要哪些处理子系统来产生特定的输出。尽管情绪的计算分析是相对较新的（参见Sander和Koenig，2002年），但情感科学的有希望的计算进步正在增加，以至于某些情感的功能结构是通过计算，
人类的个性化语音情感识别 -
摘要 - 情绪是人类言语交流中的重要因素，因此在人类机器人相互作用（HRI）期间了解个体的影响很重要。本文研究了视觉变压器模型的应用，即VIT（视觉变压器）和BEIT（来自图像变压器预训练的双向编码器代表）管道中的言语情感识别（SER）。重点是通过在基准数据集上填充这些模型并利用集合方法来概括为单个语音特征的SER模型。为此，我们从与NAO社会机器人进行伪自然对话的几个人类受试者中收集了音频数据。然后，我们对基于VIT和BEIT的模型进行了研究，并在参与者的看不见的语音样本上测试了这些模型，以便从语音中辨认出四种主要情绪：中性，快乐，悲伤和愤怒。结果表明，基准数据集上的填充视觉变压器，然后使用这些已经精心调整的模型或结合VIT/BEIT模型会导致比调节的Vanilla-Vits或BEITS更高的分类精度或BEIT。
基于机器学习的面对情感识别
计算机现在可以通过机器学习和信息融合的最新发展来检测，理解和评估情绪。各个部门的研究人员越来越吸引情感识别，利用面部表情，文字，肢体语言和姿势作为辨别个人情绪的手段。然而，前三种方法的有效性可能受到限制，因为个人可以有意识地或不自觉地抑制自己的真实感受。本文探讨了各种特征提取技术，包括机器学习分类器的开发，例如K-Nearest邻居，Naive Bayesian，Support Vector Machine和Random Forest，根据既定的情感识别标准。本文具有三个主要目标：首先，通过概述基本理论概念来提供有效计算的全面概述；其次，详细描述目前情绪识别的最新;第三，要强调文献中重要的发现和结论，重点是重要的障碍和可能的未来途径，尤其是在创建国家的机器学习算法以识别情绪时。
评估人工智能艺术品的情感和敏感性
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.