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面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
AI情感识别-IJRPR
理解和表达情绪是孩子认知和社会发展的关键部分。但是，有情感困难的孩子可能在认识和传达自己的感受时面临挑战。本文介绍了基于AI的情感识别系统来解决此问题。系统使用计算机视觉和深度学习技术通过面部表情来检测情绪，并提供个性化的，特定于情感的建议来指导儿童的情感理解。儿童的情绪智力与改善的社交互动和学习成绩有关。传统的情感检测方法取决于心理评估或手动观察，这可能是耗时且主观的。我们的系统利用AI自动化和增强情绪检测准确性，提供既客观又可扩展的实时反馈。
引用出版物（APA）：Pancarelife财团，更长，T。，Clemen，E 引用出版物情感（APA）：Rossel，I。M. A.的Scaik J.，Shiver-evases，N。Y. N.，Irish，L.，C.，Bo 引用出版物（APA）：Moye，A。J.，＆Vag，M。K.（2021）。计算模型或集中注意冥想及其转移到 引用出版物（APA）：Pernet，C.，Garrido，M.I.，Gramfort，A.，Maurits，N.，M.，Pang，E. 多模式MRI- ... 的记忆效率深框架 引用出版的情感（APA）：Callieros，M.，Shehadeh，F.，Mlona，E.，Dapah-Afriyia，C。，Aalst，R.，A.
Thorsten Langer A，1，Eva Clement B，1，Broer Linda D，1，Lara，Andrease G. Uiterlinden D，Andrica C.H.vries B，C，Martine是萨斯基亚F.M. Grotel B。 Pluijm B，Harald Binder F，G，G，G，Annika和Annika，Marco Crosco K，线教练，Jeanette F. Winter L，M，Catherine Rechnitzer，Henrik Hasle，斯蒂芬·诺丁（Stephen-Noting），克劳迪娅（Claudia E. Kuehni E. 财团vries B，C，Martine是萨斯基亚F.M. Grotel B。Pluijm B，Harald Binder F，G，G，G，Annika和Annika，Marco Crosco K，线教练，Jeanette F. Winter L，M，Catherine Rechnitzer，Henrik Hasle，斯蒂芬·诺丁（Stephen-Noting），克劳迪娅（Claudia E. Kuehni E.财团
避免情感接近的元脑意识
1日本京都2临床心理学，大阪大学，日本苏亚大学3号临床心理学，日本，日本健康与医学研究小组，智力坦克研究小组，日本智能研究小组，KDDI Research，Inc.，Kddi Research，Inc.，Kddi Research，Inc。
蜘蛛的媒体框架可能会加剧芳香恐惧症情感
蜘蛛是动物的标志性例子，可以在人类中引起强烈的情感反应（Michalski＆Michalski，2010年； Lemelin＆Yen，2015; Hauke＆Herzig，2017; Mammola，Michalik，Hebets，＆Isaia，＆Isaia，2017），尤其是对Spiders spiders spiders的风险扭曲的感知。While less than 0.5% of spider species are capable of causing severe envenomation in humans (Hauke & Herzig, 2017), and no proven fatality due to spider bites have occurred in the past few decades (Nentwig & Kuhn-Nentwig, 2013; Nntwig, Gnädinger, Fuchs, & Ceschi, 2013; Stuber & Nentwig, 2016), the perception of与蜘蛛叮咬相关的风险仍然偏向于人类可能造成的潜在伤害（Hauke＆Herzig，2017年）。这些感觉似乎在我们对有毒动物的祖先恐惧中发现了他们的心理根源（Knight，2008； Gerdes，Gerdes，Uhl和Alpers，2009），但也可能具有文化成分（Davey，1994; Merckelbach，Muris，Muris，＆Schouten，＆Schouten，1996; Davey等，1998）。作为Cavell（2018，p。2）很好地说：“……最引人注目的方面之一
社会，情感，心理健康策略（SEMH）
2.1（2020）发现5至16岁的儿童中有16％（1分之一）患有可能的心理健康障碍，从2017年的9分中有1个增加。 2.2冠状病毒大流行导致儿童和年轻人生活的根本变化。 The Public Health England COVID-19 mental health and wellbeing surveillance report suggests that whilst some evidence shows that children and young people have generally coped well during the pandemic (March to September 2020), other evidence suggests that some children and young people, especially those with certain characteristics, such as those who are disadvantaged economically, females, and those with pre-existing mental health needs, appear to have experienced greater negative impacts on their mental health and健康。2.1（2020）发现5至16岁的儿童中有16％（1分之一）患有可能的心理健康障碍，从2017年的9分中有1个增加。2.2冠状病毒大流行导致儿童和年轻人生活的根本变化。The Public Health England COVID-19 mental health and wellbeing surveillance report suggests that whilst some evidence shows that children and young people have generally coped well during the pandemic (March to September 2020), other evidence suggests that some children and young people, especially those with certain characteristics, such as those who are disadvantaged economically, females, and those with pre-existing mental health needs, appear to have experienced greater negative impacts on their mental health and健康。
多模式MRI- ... 的记忆效率深框架引用出版的情感（APA）：Callieros，M.，Shehadeh，F.，Mlona，E.，Dapah-Afriyia，C。，Aalst，R.，A.
引用出版版本（APA）：Kalligeros，M.，Shehadeh，F.，Mylona，E。K.，Dapaah-Afriyie，C.，Van Aalst，R.，Chit，A。，＆Mylonakis，E。（2020）。对儿童相关的流感相关住院的甲型流感疫苗有效性：系统评价和荟萃分析。疫苗，38（14），2893-2903。 https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2020.02.049
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
在过去的70年中，我们人类创造了一个经济市场，由于广告的关注，人们的注意力被吸引并转变为金钱。在过去的二十年中，网络平台利用心理学，社会学，神经科学和其他领域的研究，将关注注意力引起注意的规模带来了前所未有的规模。最初的共同目标是使目标广告更有效，注意力集中的技术及其对认知偏见和情感的使用具有多种有害的副作用，例如两极分化的意见，传播虚假信息以及威胁公共卫生，经济和民主。这显然是一种不用于共同利益的情况，实际上所有用户都成为脆弱的人群。本文汇集了从广泛学科到An-Alyze当前实践及其后果的贡献。通过一系列可以使用的命题和原则确实推动了进一步的作品，它呼吁采取针对这些实践的行动，以吸引我们在网络上的注意力，因为文明使文明在世界范围内不惩罚地浪费注意力是不可持续的。
情感分析：为阿拉伯语实施ML技术以提高当前技术的准确性
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态，多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究，但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中，我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最新进步，研究方法，数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法，并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法，包括幼稚的贝叶斯，决策树，SVM，CNN和Arabert模型等。此外，我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术，以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步，但我们的发现表明，许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为，未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型，并利用全面的数据集，以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。