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使俄罗斯战略叙事有意义。拉脱维亚的年轻俄罗斯说话者的情感和接待
本文探讨了拉脱维亚讲俄罗斯的青年中俄罗斯战略叙事的接受。将媒体和传播研究，国际关系和波罗的海研究汇总在一起，从文化的角度探讨了叙事说服力及其接收。这项研究的主要数据包括12个焦点小组和13个个人后续访谈，与2021年至2022年之间的69名在里加（Riga），Daugavpils和Liepāja的俄罗斯年轻说话者进行了访谈。在战略叙事的概念框架上，与历史有关，言论自由和语言有关的叙述在俄罗斯外交政策文件，新闻发布会和人造卫星拉脱维亚媒体文本中得到了识别和分析。使用主题分析对这些叙述进行了预测和收到的媒体生态学，重点是参与者的媒体使用和对新闻的看法，作为接受叙事的社会和文化背景。使用卡罗琳·米歇尔（Carolyn Michelle）的接收模型，分析了参与者对这些叙述的感觉，并在含义的含义水平上进行了分析。通过调整米歇尔的模型，这项研究增加了影响叙事文本接受的因素。它证明了影响会增加叙事说服力的力量，促使参与者跳过含义的意义，并直接移至内含水平。这也是一支可以将读者推向中介模式并因其情感内容而变得批评文本的力量。增强或减少的影响会促进转移。现实介于两者之间。的发现表明，拉脱维亚的年轻俄罗斯说话者远非同质群体。通常，他们既不是俄罗斯战略叙事，也不是毫不因为务的心。因此，该研究项目将审查制度，“我们与他们”思考以及两极分化越来越多地接管公众话语的情况。
情感对决策的影响
多年来，制造商一直致力于提高生产效率。生产调度操作对于实现这一目标至关重要。然而，在现代制造系统中，原始计划必须定期更新，因为它是在动态和不确定的环境中进行的。因此，现代制造环境对负责生产过程的经理来说压力很大，因为他们必须应对许多中断和不确定性。为了帮助他们进行决策，已经开发了几种决策支持系统 (DSS)。最近面临的巨大挑战是实施 DSS 以有效管理上述问题。如今，这些 DSS 被认为可以减轻用户的压力和工作量，因为它们通过应用算法自动（重新）安排生产。然而，据我们所知，用户心理状态（即认知和情感状态）的相互影响和这些 DSS 的使用在文献中受到的关注有限。特别是，用户无关情绪的影响受到的关注更少。然而，这些影响尤其令人感兴趣，因为它们可以解释 DSS 的效率，特别是在调节 DSS 反馈处理方面。因此，我们假设研究 DSS 和用户心理状态的相互影响可以提供有用的研究途径。本文的目的是通过建议调查用户的心理状态并鼓励在神经人体工程学方法内进行此类研究，为未来对调度和重新调度操作的研究提供建议。
用于情感计算的可解释人工智能
RUI MAO 是新加坡南洋理工大学的研究员、首席研究员。他获得了阿伯丁大学的计算机科学博士学位。他的研究兴趣包括计算隐喻处理、情感计算和认知计算。他和他创立的公司开发了第一个使用现代语言搜索中国古诗词的神经网络搜索引擎 (haps://wensousou.com)，以及一个用于语言和概念隐喻理解的系统 (haps://metapro.ruimao.tech)。他以第一作者的身份在顶级会议和期刊上发表了多篇关于情感计算的论文，例如 ACL、AAAI、IEEE ICDM、InformaRon Fusion 和 IEEE TransacRons。他曾担任 COLING 和 EMNLP 的领域主席以及 Expert Systems、InformaRon Fusion 和 NeurocompuRng 的副主编。
双相情感障碍和历史性人格障碍中的多性和异性疾病：病例报告
种族区很少见，并且经常被忽视的精神病疾病，其特征是强烈，非典型和反复的性行为或行为。本病例报告描述了一名33岁的躁郁症疾病和历史性人格障碍，表现出了性行为和风险的性行为，暗示了定量性 - 性障碍。患者的行为包括通过社交媒体进行显式图像的群体性接触，无保护的性交以及冲动传播明确的图像，最终导致阴道trichomonas阴道感染。管理需要采用跨学科方法，结合药物治疗（碳酸盐和喹硫平），靶向脉冲和情绪调节的认知行为疗法（CBT），以及强调安全的性实践和冲动性控制的心理教育干预措施。
来自聆听情感音乐的参与者的神经和生理数据
音乐提供了一种传达情感意义的手段。然而，音乐诱发情感的神经机制尚未完全了解。我们的项目试图通过一系列实验来研究这一点，这些实验研究人类如何对情感音乐刺激作出反应，以及从这些参与者那里记录下来的生理和神经信号如何根据自我报告的情感变化而变化。本文介绍了在该项目过程中记录的数据集，包括音乐刺激的细节、参与者在听音乐时感受到的情感状态变化的报告，以及随之而来的生理和神经活动记录。我们还包括了参与者群体的非识别元数据，以便进一步进行探索性分析。这些数据为研究情感、音乐以及它们如何影响我们的神经和生理活动的研究人员提供了大量宝贵的新资源。
内昔芬在双相情感障碍患有高症和肾功能障碍的疾病中：病例报告
躁郁症是一种相对常见的心理健康状况。在全球范围内，大约有4000万人患有躁郁症，大约占世界人口的0.53％[1]。有时对双相情感障碍的治疗涉及对药物的终生摄入量，尤其是在复发发作以防止复发的情况下。传统的情绪稳定药物，例如锂，达氏菌钠和奥沙巴西平，一直是过去半个世纪的双相情感障碍治疗的中流。尽管在过去的50年中已经了解了很多关于躁郁症的病理生理学和管理，但世界各地的各种指南，例如加拿大的情绪和焦虑治疗网络（CANMAT），国家健康与护理研究所（NICE）以及印度精神病学会（IPS）（IPS）仍然建议DivalProex作为第一位级别的混乱[2.2]但是，这些药物具有自己的副作用，使它们难以在医学上病并且患有多种合并症的双极患者中使用。
使用机器学习的语音情感识别
摘要。语音情绪识别（SER）是一个跨学科领域，利用信号处理和机器学习技术来识别和分类通过语音传达的情绪。近年来，由于其在人类计算机互动，医疗保健，教育和客户服务中的潜在应用，SER引起了极大的关注。可以从各种声学特征中推断出幸福，愤怒，悲伤，恐惧，惊喜和厌恶等情绪，包括音高，强度，语音速度和光谱特征。然而，由于诸如说话者的可变性，文化差异，背景噪声和情绪表达的微妙之处等因素，准确地识别语音的情绪是具有挑战性的。本文探讨了语音情感识别的最新方法，重点是深度学习方法，特征提取技术以及使用大规模情感标记的数据集。我们回顾了传统的方法，例如隐藏的马尔可夫模型和支持向量机，并将其与神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））和复发性神经网络（RNN）（RNN）中的现代进步进行比较。此外，我们讨论了该领域的挑战，包括自发言语中的情感检测，跨语性和跨文化识别的影响以及当前基准的局限性。最后，我们提供了SER系统的现实应用程序的概述，包括它们集成到虚拟助手，心理健康诊断和互动娱乐中。我们通过强调多模式情绪识别的新兴趋势，以及未来研究的潜力，以提高不同环境中SER系统的鲁棒性和准确性。
婴儿中的心脏互动：各种情感和自我相关的环境中的行为和神经生理学措施
抽象的感知是内部身体信号的感知，是我们自我意识的基础。尽管理论上的说明表明了相互作用在自我发展中的重要作用，但经验研究受到限制，尤其是在婴儿期。以前的研究使用优先的范例来评估婴儿期感觉运动和多感官意外事件的脱位，通常与本体感受和触摸有关。到目前为止，只有一项最近的一项研究报告说，婴儿与心跳同步或异步呈现的视听刺激有区别。这种歧视与婴儿心跳诱发潜力（HEP）的振幅有关，这是互认为的神经相关性。在当前的研究中，我们测量了同步和异步视觉心动（Bimodal）和audiovisuocardiac（三膜）刺激以及在不同情绪环境的条件以及在类似镜像设置中的自我相关性的不同情况下的外观偏好。虽然婴儿更喜欢三峰刺激，但我们没有观察到同步刺激和异步刺激之间的预测差异。此外，HEP不受情感背景或自我相关性的调节。这些发现不支持先前发表的结果，并强调需要进一步研究与自我发展相关的际观察的早期发展。
情感和情感分析技术的进步
简介：理解和分析人类情绪是研究的关键领域，其应用涵盖了医疗保健，教育，娱乐和人类计算机的互动。目的：利用诸如面部表情，语音模式，生理信号和文本数据之类的模式，本研究研究了深度学习体系结构的整合，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和变形金属模型，以有效地捕获错综复杂的情绪简化。方法：此数据集提供了广泛的情感类别和情感分类，它是推进创新的机器学习和深度学习模型的强大资源。结果：这些发现为开发能够适应人类情绪的智能系统的方式铺平了道路，从而促进了人类与机器之间的自然和同情性相互作用。结论：未来的方向包括扩展数据集，解决道德注意事项以及将这些模型集成到现实世界应用程序中。
公共雇员的工作家庭冲突和情感疲惫的经验：在19日期间在家工作的教训
这项研究研究了由于联盟19日，在执行工作中的工作中，工作家庭冲突对斐济公共部门雇员的情绪疲惫的影响。对100名参与者进行了定量调查，然后通过PLS-SEM进行了经验分析。调查结果表明，家庭对工作的干扰（FIW）对公职人员的情绪疲惫产生了积极而显着的影响。同样，对家庭（WIF）的工作干扰也具有相同的影响。但是，与WIF相比，FIW对情绪疲惫的影响更大。这项研究强调了公共决策者和人力资源经理的关键策略，以在强制执行的WFH时代，公共雇员更好地生活与公共雇员的平衡。建议在政策层面，管理层面和家庭远程办公人员下提出建议。这项研究的理论贡献是将作用理论和资源理论的保存整合起来，以全面的解释，以解释由于资源损失而导致工作家庭冲突引起的情绪疲惫。关于斐济劳动力中灵活的工作安排的研究很少见，这项研究是强制执行WFH的第一个研究。讨论了斐济案中的独特挑战，因为有效的WFH障碍。