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World File Search System情绪
情绪移动关系
背景：情绪在人类交流中起着至关重要的作用，并影响人类生活的各个方面。迄今为止，很少有关于不同情绪下运动如何影响人脑活动和皮质肌肉耦合（CMC）的研究。新方法：在这项研究中，首次使用脑电图（EEG）和肌电图生理电信号来探索这种关系。，我们对脑电图信号进行了频域和非线性DY NAMICS分析，并使用了转移熵来探索与情绪运动关系相关的CMC。为了研究不同大脑区域之间信息的传播，我们还构建了功能性的大脑网络，并使用图理论计算了各种网络指标。结果：我们发现，与中立的情绪状态相比，在快乐和悲伤的情绪中做出的动作提高了CMC的力量，脑电图和复杂性。这三个情绪状态的功能性大脑网络指标也不同。与现有方法的比较：许多情绪移动关系研究都是基于主观表达和外部表现。但是，我们的研究方法的重点是处理生理电信号，其中包含大量信息，并且可以客观地揭示情绪移动关系的内部机制。结论：不同的情绪状态可以对人类运动产生重大影响。本研究介绍了大脑活动和CMC的详细介绍。
大脑和情绪调节
大脑，情感和我们参与学习的能力•大脑，情绪和调节情绪的能力对我们理性思考和从事学习的能力产生了深远的影响。•如果我们失调，我们基本上无法思考，理性或学习。•这对我们个人以及我们自己的行为有影响，同时也对他人的理解和反应方式，对他人的痛苦或挑战。•布鲁斯·佩里（Bruce Perry）为我们提供了一种模型或参与序列，在处理其他人的失调时使用，这对大脑的工作方式表示同情。在他的模型中，他表明我们应该帮助或给人时间，以调节他们的情绪，我们应该尝试通过验证他们的感受（而不是他们的行为）来与他们联系，然后尝试与他们推理。•当该人无法参与推理时，我们通常会过早地转到“推理”部分。•您可以在“参与序列 - 3 r plus 1”学习模块中找到有关Brice Perry的模型的更多信息。
随时随地的情绪：使用面部表情进行实时移动情绪评估
利用情绪进行用户界面评估成为人机交互中越来越重要的研究目标。情绪通常通过无法实时收集信息的调查来评估。在我们的工作中，我们建议使用智能手机进行移动情绪评估。我们使用智能手机前置摄像头作为基于面部表情的情绪检测工具。此类信息可用于反映情绪状态或提供情绪感知的用户界面自适应。我们在为期两周的实地研究中收集了面部表情以及应用程序使用数据，该研究包括一周的训练阶段和一周的测试阶段。我们构建并评估了一个依赖于人的分类器，与仅对面部表情进行分类相比，平均分类提高了 33%。此外，我们将估计的情绪与并发的应用程序使用情况相关联，以深入了解情绪的变化。我们的工作补充了对随时探测情绪的可行性以及未来情绪感知应用程序的潜在用例的讨论。
人工智能领域的情绪研究
人机交互。他认为，机器的情感仅仅定位于其参与社会网络活动的能力；人工智能实体是按照人类的交流和认知能力模型构建的人工对象。它们没有个性，只能作为人类的互动伙伴。• ECA （具身对话代理）
战争、情绪、心理健康和人工智能
在战争期间，恐惧、愤怒、仇恨、沮丧、悲伤、羞辱和绝望等负面情绪的失调会压倒正常的社会价值观和文化，危及全球和平与安全以及受影响社会的心理健康。因此，可以理解的是，负面情绪的范围和力量可能在考虑任何武装冲突中的人类行为时发挥重要作用。战争期间对主要负面情绪的估计和评估至关重要，但情绪的神经心理生理学的复杂性对其提出了挑战。目前可用的自然语言处理 (NLP) 工具具有全面的计算方法来分析和理解战争社会中相关文本数据的情感内容。创新的人工智能驱动技术结合了机器学习、神经语言编程、云基础设施以及新颖的数字治疗工具和应用程序，为增强全球心理健康护理提供了巨大的潜力。这一进步可以使心理健康服务更具成本效益且更容易获得。由于精神科医生数量不足，且应对战争和创伤造成的心理健康后果的精神科资源有限，由人工智能工具和手段支持的新型数字治疗可穿戴设备可能是未来精神病学的有前途的方法。可以通过同时结合个人层面的在线认知行为疗法 (CBT) 和公共层面的基于情感的战略沟通 (EBSC) 来改变消极的主导情绪图。通过 CBT 和 EBSC 实现的积极情绪转变可能为保护战争社会平民的心理健康提供重要杠杆。可以应用于 EBSC 刺激设计的基于人工智能的工具，如 Open AI Chat GPT 或 Google Gemini，可能具有巨大的潜力，通过更全面地了解战争创伤社会可用文本数据集的语义和语言分析，显着增强基于情感的战略沟通。通过 Chat GPT 和 Gemini 增强的人机循环可以帮助设计和开发在目标人群中引起共鸣的情感注释信息，放大战略沟通对通过 CBT 和 EBCS 将人类主导情感地图塑造成更积极的影响。
时间、“情绪”和可持续和平
我们处理冲突的方式存在根本性错误。西方的外交政策非但没有促进可持续和平建设，反而导致国内外更加不安全。中东和北非的 9/11 事件以来尤其如此。对军事霸权的痴迷将外交变成了强制性外交。后者的特点是缺乏主动预防冲突、时间上的严重不足以及大量浪费时间，尤其是浪费他人和大自然的时间。如果没有更适应的“气质”（对时间的思考、感受和行为方式），我们将无法成功应对全球挑战或实现可持续发展与和平。本文第一部分从结果和必要前提的角度定义可持续和平，因为可持续和平是人类生存不可或缺的前提。第二部分探讨影响
教师指南镜像情绪
下一代科学标准•1-LS1-1。使用材料通过模仿植物和/或动物如何使用外部零件来帮助它们生存，成长和满足他们的需求，来设计解决人类问题的解决方案。•MS-LS1-3。使用证据支持人体如何是由细胞组组成的相互作用子系统的系统。•MS-LS1-8。收集并综合信息，即感官受体通过向大脑发送消息以立即行为或存储作为记忆来响应刺激。•HS-LS1-2。开发和使用模型来说明相互作用系统的层次结构组织，这些系统在多细胞生物中提供特定功能，例如响应神经刺激的生物运动。•HS-LS1-3。计划并进行调查，以提供证据，表明反馈机制维持体内平衡。•3-LS3-2。使用证据支持特征可能受环境影响的解释。•3-LS4-2。使用证据来构建解释，以解释同一物种个体之间的特征变化如何在生存，寻找伴侣和再现方面具有优势。•HS-LS2-8。评估群体行为对个人和物种的生存和繁殖机会的作用的证据。•K-12科学教育框架：科学与工程实践1,2,3,8
情绪、生产力和经济增长
先前的研究发现情绪与未来经济增长之间存在相关性，但对解释这一结果的渠道存在分歧。在本文中，我们通过利用情绪和市场效率的跨国差异，对这一问题进行了新的阐释。我们发现，七国集团国家的情绪冲击会增加经济活动，但只是暂时的，不会影响生产力。相比之下，非七国集团国家的情绪冲击预示着长期的经济增长和相应的生产力提高。结果表明，情绪确实可以创造经济繁荣，但仅限于较不发达的经济体，因为这些经济体的资产价格波动使情绪和基本面更难分清。
利用机器的情绪检测系统...
摘要本文介绍了一种基于实时检测、使用图像处理和人机交互的情绪检测系统。面部检测已经存在了几十年。再进一步，人类的表情可以通过视频、电信号或图像形式捕捉到，并被大脑感受到。通过图像或视频识别情绪对人眼来说是一项艰巨的任务，对机器来说也具有挑战性，因此机器检测情绪需要许多图像处理技术来提取特征。本文提出了一个具有人脸检测和面部表情识别（FER）两个主要过程的系统。本研究重点是识别面部情绪的实验研究。情绪检测系统的流程包括图像采集、图像预处理、人脸检测、特征提取和分类。为了识别这种情绪，情绪检测系统使用 KNN 分类器进行图像分类，使用 Haar 级联算法（一种对象检测算法）来识别图像或实时视频中的人脸。该系统通过从网络摄像头拍摄实时图像来工作。本研究的目的是建立一个自动面部情绪检测系统来识别不同的情绪，基于这些实验，系统可以识别出悲伤、惊讶、快乐、恐惧、愤怒等几种情绪。