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全球电子制造供应链 IPC 当前情绪 2025 年 1 月 - 只读
连续四个月低于这一水平后，需求扩张终于恢复。在四个需求分项中，积压订单指数仍低于 100，是过去一个月唯一没有变化的分项。新订单指数上升 4 点至 102，小幅进入扩张区间。同样，出货指数也上升了 4 点，反映出货量指标的广泛改善。> 成本压力继续挑战运营
折叠：电阻训练和肌肉微电流应用之前和之后的自我评估恢复和情绪
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神经反馈和CBD的成人情绪饥饿
抽象的情感饥饿是一种由负面情绪而不是生理需求驱动的饮食行为，与诸如焦虑和抑郁症等心理疾病以及昼夜节律和大脑奖励电路的功能障碍密切相关。本文探讨了三种治疗情感饥饿的治疗策略的整合：神经反馈，营养教育和昼夜节律的调节。神经反馈，通过提高感知性的意识和情感调节，以及对昼夜节律的调节，优化新陈代谢和情感平衡，提供了一种协同的方法。本文还探讨了从很小的时候就应用这些策略的可能性，以防止通过营养教育和昼夜节律的早期干预，以防止情绪饥饿的发作。
定制积极情绪的计算方法 -
摘要以下项目涉及基于多感应刺激的积极情绪支持应用的建议。该项目的第一个目标是研究情绪与情绪之间的差异，关系和互动，试图了解情绪识别方法和引起刺激如何在情绪领域进行调整。这是构建旨在检测用户心情并随时间进行监控的系统的基本步骤，同时试图通过提出适当的多感官刺激来支持积极的情绪。因此，另外两个中间步骤至关重要：i）使用可穿戴设备和简短问卷结合使用的可穿戴设备来构建多式模式检测框架； ii）定义多种感官刺激应表现出哪些视听特征，以增强其积极的情绪支持效果，从而利用不同的学习模型。将在用户第一次访问系统时提交分析调查表。然后，进行了多模式情绪检测，并对当前的情绪和智能手机和可穿戴设备（例如环境，行为和生理数据）的数据进行了生态瞬时评估（EMA）。由于定义了用户的当前情绪，因此系统会自动选择适当的视听刺激，以提示如果需要的话，可以改善情绪。情绪支持会话后，将需要用户的反馈来提高系统的有效性，并确保为特定用户提供更好的刺激。案例研究将被视为了解该系统在实际应用中的功效。特别是，将开发一种汽车场景，在驾驶模拟过程中利用虚拟现实刺激。
研究高级驾驶员援助系统中听觉和视觉反馈的影响：一项有关驾驶员行为和情绪响应的试点研究
在自动驾驶汽车行业中，高级驾驶员援助系统（ADA）因提高服务质量，提高道路安全性并提高驾驶员舒适度而获得认可。驱动程序辅助系统能够提供多模式的反馈，包括听觉提示，视觉提示，颤振曲折提示等。该研究将集中于评估辅助驾驶系统对驾驶员的听觉和视觉反馈的影响。招募了由五名参与者（n = 5）组成的小组参加两组驾驶实验。在实验会议期间，它们分别暴露于针对唯一音频格式和视听格式的驱动程序设计的几个提醒。他们的驾驶行为和表现在研究人员的观察下，而他们的情绪是通过Yolo V5检测模型评估的。结果表明，参与者对仅对音频驾驶提醒的单峰反馈的较高的依从性和强烈的情感反应（尤其是愤怒，悲伤和惊喜的感觉）。没有强有力的证据表明，视听提示的双峰ADA反馈有效地改善了驾驶期间驾驶员的性能。但是，情感数据和用户满意度结果都表明，当参与者能够在听到助手的音频提醒时能够可视化AI助手时，他们的幸福感就会增加。该研究是旨在增强汽车用户界面设计领域的理论基础的开创性研究之一，尤其是关于听觉功能的设计。
建议引用：Hornung, Olivia；Smolnik, Stefan (2021)：人工智能入侵职场：对组织使用个人虚拟助理的负面情绪，电子市场，ISSN 1422-8890，Springer，柏林，海德堡，第 32 卷，Iss。1，第 123-138 页，https://doi.org/10.1007/s12525-021-00493-0
摘要 基于人工智能的个人虚拟助理 (PVA) 经常用于私人环境，但尚未进入工作场所。无论其对组织的潜在价值如何，在工作场所持续实施 PVA 都可能遭到员工的抵制。要了解这种抵制的动机，有必要研究人类行为的主要动机，即情绪。本文揭示了与组织 PVA 使用相关的情绪，主要关注威胁情绪。为了实现我们的目标，我们进行了一项深入的定性研究，在焦点小组讨论和个人访谈中收集了 45 名员工的数据。我们根据 Beaudry 和 Pinsonneault (2010) 设计的情绪分类框架对情绪进行了识别和分类。我们的结果表明，损失情绪（例如不满和沮丧）以及威慑情绪（例如恐惧和担忧）构成了组织 PVA 使用界限的宝贵基石。
全球电子制造供应链 IPC 当前情绪 2024 年 12 月 - 只读
连续第四个月上涨，表明持续萎缩。在四个需求分项中，只有积压订单指数上涨，但也处于萎缩区域。新订单指数连续第四个月处于萎缩区域。出货指数和产能利用率指数均保持正值，但较上月有所下降。> 成本压力挑战运营
“印度尼西亚消费者情绪和使用人工智能意愿的决定因素”
本研究使用扩展的人工智能设备使用接受度 (AIDUA) 模型，研究了影响印度尼西亚消费者使用人工智能聊天机器人意愿的关键因素，重点关注技术特征、享乐动机、拟人化、人工智能性能和用户体验。这是一项定量研究，采用了调查技术，获得了 208 名参与者的回复。参与者是印度尼西亚的消费者，他们之前有使用人工智能聊天机器人的经验。研究表明，拟人化、技术能力和消费者在使用聊天机器人时的享乐动机会影响消费者对聊天机器人的感知性能和用户体验的看法。这些感知性能和体验会影响感受，进而影响使用人工智能聊天机器人的意愿。中介分析表明，感知性能介导了拟人化和使用人工智能意愿之间的关系，而用户体验没有。享乐动机通过用户体验、情感和感知性能的中介作用影响采用人工智能的意愿。此外，技术因素影响使用人工智能的意愿，这种影响由感知性能介导，而用户体验不是中介因素。结果表明，影响使用人工智能意愿的因素包括技术准备、拟人化和享乐动机，这些因素由感知性能和情绪介导，而用户体验对这种关系没有显著的中介作用。
神经血管耦合相反调节情绪
此预印本版的版权持有人于2024年12月25日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.02.13.527949 doi：Biorxiv Preprint
COVID-19感染后的情绪障碍：单个
关键词：冠状病毒疾病19，焦虑，抑郁，创伤后应激障碍，幸存者简介冠状病毒病19（Covid-19）于2019年12月首次出现在武汉，作为一个身份不明的肺炎。不久之后，世界卫生组织（WHO）宣布这是一个大流行。首次出现这种疾病后，有超过一亿人被感染，近300万人死亡。1个国家已采取各种措施与大流行作斗争。主要措施包括隔离，隔离和避免群众聚会。几项研究表明，在社会隔离期间，包括儿童，年轻人和年龄较大的所有年龄段，包括焦虑，抑郁和创伤后应激障碍。2–4孤独感，收入的减少和使用面罩的使用是这些条件的可能原因。2–6