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World File Search System情绪反应
附件作为感觉运动体验
n出生后的前几分钟，新生儿和母亲通常会在母亲的胸部躺在婴儿的胸口时与心脏相遇。这些依恋的这些早期经历是身体到身体的经历：保持，摇摆，喂食，抚摸，凝视与凝视的接触。，我们没有使用单词，而是与库斯，MMMM和爱心条款的婴儿交流，以唤起说话者的声音。pre语言的孩子们欣赏温暖的凝视，微笑，柔软或嬉戏，并以笑容，嗓音和喜悦的笑容，轻松，轻松或舒缓或在二元舞中与他们的护理人员一起抚慰或亮丽（Schore，Schore，2001）。但是，婴儿和幼儿同样会摄取护理人员的身体张力，静止的脸（Tronick，2007年），声音或粗暴的动作。他们的不成熟神经系统很容易被强烈的情绪反应，响亮的声音，突然的动作或表现出焦虑而震惊（Lyons-Ruth，Dutra，Schuder和Bianchi，2006年）。护理是否会促进安全的依恋或“恐惧或恐惧”（同上。），这些“右脑到右脑的大脑”，后来被记住的不是视觉或言语叙事，而是以“身体记忆”的形式，程序性地学习的情感，自主，摩托车，内心和意义的状态（Ogden，Minton和Minton，＆Pain，＆Pain，2006; Tronick; Tronick; Tronick; Tronick; Tronick，2007; 2007）。
fMRI研究-UNL Digital Commons
认知重新评估是一种情绪调节的一种形式，涉及重新诠释刺激的含义，通常是为了下调一个人的负面影响。重新评估通常招募前额叶和顶叶皮层分布的区域，以产生新的评估并下调杏仁核中的情绪反应。在当前的研究中，我们将fMRI任务中的重新评估能力与儿童和青少年样本中的情感灵活性进行了比较（6至17岁，n = 76）。情感灵活性被定义为第二个行为任务中含糊不清（惊讶）面部表情的价值解释的可变性。的结果表明，年龄和AF的灵活性预测了重新评估能力，并且相互作用表明儿童（但不是青少年）的灵活性支持重新评估的成功。利用对参与者大胆时间课程的基于兴趣的区域分析，我们还发现了可解散的重新评估相关的大脑机制，这些机制支持重新评估成功和情感灵活性。具体而言，前额叶皮层活性的迟到支持重新评估成功，杏仁核活性的迟到支持灵活性。在一起，这些结果表明，我们对情感灵活性的新型度量 - 观察模棱两可的情感提示的多种解释的能力 - 可能代表了认知重新评估能力的发展构件的一部分。
Hatun Zengin-Bolatkale博士CCC -SLP -SDSU SLHS
Ph.D.，范德比尔特大学的听力和言语科学，纳什维尔，田纳西州纳什维尔，2011-2016顾问：Edward G. Conture论文：言语和言语和听力科学的儿童情绪反应和调节的皮质助理，伊利诺伊州大学，Urbana-Champaign-Champaign-champaign-champaign-champaign theisor：口吃的孩子：基于体素的形态计量学研究B.A.Foreign Language Education (major), Linguistics (minor) 2003-2008 Bogazici University, Istanbul, Turkey - graduated summa cum laude LICENSURE AND CERTIFICATION Certificate of Clinical Competence 2014- present American Speech-Language-Hearing Association Speech Language Pathology, License # 12159462 California Speech Language Pathology License 2022- present Speech-Language Pathology and Audiology and Hearing Aid Dispensers Board;许可证＃33110学术任命助理教授2024年8月 - 现任言语，语言和听力科学学院圣地亚哥州立大学助理教授2022年1月2022年1月至2024年8月，沟通科学和聋哑研究，加利福尼亚州立大学，弗雷斯诺助理教授，2020年2月 - 2022年1月2022年1月2022年1月，伊斯坦布尔·梅迪波尔大学，伊斯坦布尔大学辅助教授，2012年1月202日，言语20222年1月202日。
使用...对高敏感人群进行生理评估
2020 年左右，“高敏感人群”（HSP）或“敏感人群”一词通过各种社交网络服务和名人的公开声明成为热门话题。感觉处理敏感性（SPS）是一种天生的特质，表现出对各种刺激的低感觉阈值、大反应和审美敏感性 [1]。然而，美国精神病学协会制定的《精神疾病诊断和统计手册》（DSM）中并没有指定 HSP [2]。因此，HSP 并不是 DSM 中指定的一种疾病，例如抑郁症或注意力缺陷/多动障碍，而是个人的天生倾向。HSP 的特点是深度思考和处理、过度刺激、强烈的整体情绪反应，尤其是同理心，以及对琐碎刺激的感知。这些特征表明患有 HSP 的人容易患抑郁症 [3]。自从 HSP 成为热门话题以来，诊断 HSP 的诊所一直在增加。这些诊所采用问卷式心理测试，要求受访者具备一定的语言能力，答案可以是故意装好也可以是自欺欺人 [4]。然而，生物特征评估不需要患者的语言能力，也不受自欺欺人的影响。此外，目前还没有使用心理学方法对 HSP 患者进行直觉评估的研究，但有关于情绪感染和镜像系统活动的研究，这些研究为 HSP 患者提供了线索。Kushizaki 在他的书中
基于人工智能的紧急情况识别计算机系统
摘要 目前，人工智能的应用已渗透到生活的方方面面。除了协助智力工作、解决复杂的计算问题或分析各种类型的数据外，上述技术还可应用于为人们提供安全保障的过程中。本文提出了一种基于人工智能的紧急识别系统，旨在及时发现和通报危险情况。所提出的解决方案将人的“举手”姿势视为紧急情况，表明存在潜在危险。因为人们在面临潜在危险时，大多会被迫举起双手，这种姿势会引起注意，强调对某些事件的情绪反应，通常被用作危险的标志或征服的手段。系统应识别人的姿势，检测它，并随后通报威胁。本文提出了一种基于人工智能的紧急情况识别系统，使用 PoseNet 机器学习模型检测人体姿势“举手”以进行紧急情况识别。假设仅使用 6 个关键点可以减少系统的计算资源，因为结论是在考虑较少数据量的情况下得出的。为了进行研究，创建了一个包含 1510 张图像的数据集来训练人工智能模型，并验证了决策。使用监督机器学习方法对紧急情况的定义进行分类。替代方法：基于准确性的支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、判别分析分类器和 K-最近邻分类器进行了评估。总体而言，本文提出了一种全面而创新的紧急情况识别方法，可使用所提出的系统快速响应紧急情况。
通过冥想和运动激活轨道额皮层：近红外光谱研究
在某些类型的冥想中，例如正念和禅宗，呼吸是吸引人的重点，而在过度，短期的厌氧运动中，肌肉成为注意力的焦点。因此，在两种努力中，人们的注意力都集中在身体的某些效果上。冥想和锻炼通常为人类提供精神上的茶点。我们假设同一大脑区域都被人类的两种努力激活。为了审查这一假设，我们让参与者参与了3个任务：冥想，表现和控制任务。在每项任务后，参与者进行了2张检验以吸引他们的思想，而使用近红外光谱（NIR）同时监测血液血红蛋白水平的变化。有17名参与者（20-24岁； 11名男性，6名女性）。我们将快速转换（FFT）分析应用于NIRS波数据，并计算了（1）冥想和对照之间的FFT数据的相关系数，（2）锻炼和控制，以及（3）在Orbitofrontal Cortex（OFC）（OFC）和背侧外侧额叶前frontal frontal frontal corortex（dlpffc）中，dlpffc（dlpffc）在dlpfcc cons in Chare in Chare conthement in Chare in Chrenthement in Chare in Chare in Chincors（dlpffc）。在冥想和运动分析中检测到OFC和DLPFC之间的相关系数有显着差异，信号源分析证实，NIRS波从左右OFC边缘（即，左右窗）向中心传播。我们的结果表明，冥想和锻炼都激活了OFC，这与情绪反应和运动行为有关，从而导致精神茶点。
自然危机期间情感分析的混合自然语言处理模型
摘要：本文介绍了一种新颖的自然语言处理（NLP）模型，作为一种原始的情感分析方法，重点是理解重大灾难或冲突期间的情绪反应。该模型是专门针对克罗地亚人创建的，是基于umigrams的，但可以与任何支持N-gram模型并扩展到多个单词序列的语言一起使用。提出的模型生成的情感分数与离散和维情感模型，可靠性指标以及使用情感数据集的单个单词分数相符，扩展了ENEW和NRC WordMotion Association Lexicon。情感分析模型结合了不同的方法，包括基于词典的机器学习和混合方法。预处理的过程包括翻译，诱饵和数据改进，使用自动翻译服务以及南斯拉夫语言的clarin知识中心（ClassLA）库，并特别强调了变节标记校正和代币化。在最近影响克罗地亚的三个主要自然危机上对提出的模型进行了实验评估。该研究的发现表明，在Covid-19大流行期间，情绪维度发生了显着转变，尤其是降低的价，唤醒和优势，这与两个月的恢复期相对应。此外，2020年克罗地亚地震引起了各种各样的负面离散情绪，包括愤怒，恐惧和悲伤，休养时期的时间比COVID-19。这项研究代表了情感分析的进步，尤其是在语言特定的环境中，并提供了对主要社会事件形成的情感景观的见解。
驾驶员对动态信息标志安全活动信息的响应 http://www.virginiadot.org/vtrc/main/online_reports/pdf/20-r16.pdf TRIPP SHEALY, P
最终合同 14. 赞助机构代码： 15. 补充说明：这是一份 SPR-B 报告。 16. 摘要：“愿 4 日与你同在，文字我不会”之类的信息越来越多地用于吸引驾驶员的注意力。非传统安全信息的开发和使用与以前在高速公路标志上显示的信息截然不同。这些信息试图激发情绪反应，并可能引用流行文化、体育等主题，或使用押韵来提高其有效性。不幸的是，几乎没有实证证据衡量这些信息在改变驾驶员行为方面的有效性，也没有关于如何针对特定人群发送信息的指导。本研究的目的是了解全国范围内正在显示哪些类型的非传统安全信息，衡量它们的有效性，并确定这些信息对驾驶员的任何潜在负面影响。非传统安全信息是从全国各地收集的，并根据其预期行为、预期情绪反应和信息主题（例如体育、押韵、流行文化）进行分类。为了衡量这些非传统安全信息的有效性，300 人阅读了 80 条信息。信息根据他们的行为、情感和主题进行分组。参与者被问及他们对这些信息的看法，以改变驾驶员的行为、识别信息的意图并回忆信息。还观察了参与者在阅读信息时的神经认知反应。一种名为功能性近红外光谱的神经成像仪器被用来量化非传统信息在驾驶员中引起认知注意力的差异。结果表明，人们认为所有类型的非传统安全信息都是有效的。关于分心驾驶和不系安全带驾驶的信息、旨在激起负面情绪的信息以及使用统计数据的信息被认为最有可能改变驾驶员的行为。性别、年龄和驾驶行为对感知的影响很小。与男性相比，女性更有可能相信非传统安全信息是有效的。与 65 岁以下的驾驶员相比，65 岁以上的驾驶员更有可能相信非传统安全信息是有效的。与中等风险驾驶员相比，低风险和高风险驾驶员更有可能相信非传统安全信息是有效的。与分心驾驶、酒驾和系安全带的信息相比，有关一般安全驾驶和一般激进驾驶的信息被严重误解。关于分心驾驶和酒驾的信息最容易被记住。关于分心驾驶的信息、带有幽默的信息以及使用文字游戏和押韵的信息会显著提高大脑的认知激活水平。认知激活的增加是注意力增加的代表。阅读信息时认知激活的最高水平发生在与情绪控制和文字处理相关的大脑区域。驾驶员越年轻，大脑这一区域的信息参与度增加得越多。这些结果证明，驾驶员认为非传统安全信息是有效的，而且特定的信息比其他信息更有效。关于分心驾驶的信息、包含幽默的信息以及使用文字游戏和押韵的信息在多种有效性衡量标准中排名靠前。提供了创建新信息和针对特定人群的建议。17 关键词：18. 分布声明：非传统安全信息、动态信息标志、DMS、功能性近红外光谱、fNIRS
利用人工智能生成功能性音乐来改善心理健康
越来越多的证据表明，音乐对身心健康都有好处，包括改善心血管健康、减少老年人群痴呆症病例以及改善一般心理健康指标（如减轻压力）。在这里，我们描述了通过人工智能驱动的音乐生成来解决一般心理健康（焦虑、减轻压力）的简短案例研究。积极聆听和创作音乐活动（尤其是对于高危年龄组）尤其有益，音乐疗法的实践已被证明对广泛年龄范围内的一系列用例都有帮助。然而，在获得专业知识、材料和成本方面，音乐创作的机会可能被限制。此外，使用现有音乐来实现功能性结果（例如上面建议的针对性改善身体和心理健康指标）可能会受到重复和随后对现有材料过度熟悉的问题的阻碍。在本文中，我们描述了机器学习方法，该方法通过两个案例研究中的生物生理测量来创建功能性音乐，目标情绪状态位于笛卡尔情感空间（一个维度的情绪空间，其点范围从放松到恐惧）的两端。皮肤电反应被用作心理唤醒的标志和情绪状态的估计，用作机器学习算法训练中的控制信号。该算法使用感知音乐特征相似性模型，创建非线性时间序列的音乐特征以“即时”进行声音合成。我们发现熟悉度和感知到的情绪反应之间存在相互作用。我们还报告了对生成材料的后续心理测量评估，并考虑了这些技术以及类似的技术如何用于一系列功能性音乐生成任务，例如在交互式媒体或视频游戏中的非线性音轨。
特性分析 - ACM 数字图书馆
信息访问系统正变得越来越复杂，我们对用户在信息搜索过程中的行为的理解主要来自于定性方法，比如观察性研究或调查。利用传感技术的进步，我们的研究旨在用生理信号来表征用户行为，特别是与认知负荷、情感唤醒和效价有关的行为。我们对 26 名参与者进行了一项受控实验室研究，并收集了包括皮电活动、光电容积图、脑电图和瞳孔反应在内的数据。本研究从四个阶段探讨了信息搜索：信息需求 (IN) 的实现、查询公式 (QF)、查询提交 (QS) 和相关性判断 (RJ)。我们还包括不同的交互模式来表示现代系统，例如通过文本输入或口头表达的 QS，以及通过文本或音频信息的 RJ。我们分析了这些阶段的生理信号，并报告了成对非参数重复测量统计检验的结果。结果表明，参与者在 IN 时会经历明显更高的认知负荷，并且警觉性略有增加，而 QF 需要更高的注意力。QS 比 QF 需要更高的认知负荷。RJ 时的情感反应比 QS 或 IN 更明显，这表明在知识差距得到解决后，兴趣和参与度会更高。据我们所知，这是第一项采用更细致入微的生理信号定量分析来探索搜索过程中用户行为的研究。我们的研究结果为用户在信息搜索过程中的行为和情绪反应提供了宝贵的见解。我们相信，我们提出的方法可以为更复杂过程的特征提供信息，例如对话式信息搜索。