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World File Search System面孔
人类杏仁核快速处理看不见的恐惧面孔
1 浙江大学心理与行为科学系，浙江杭州 310028，2 北京体育大学心理学院，北京 100084，3 北京大学心理与认知科学学院、北京市行为与心理健康重点实验室，北京 100871，4 北京大学 IDG/麦戈文脑科学研究所，北京 100871，5 北京大学北大-清华生命科学联合中心，北京 100871，6 首都医科大学附属三博脑科医院功能神经外科，北京 1000932，7 首都医科大学附属三博脑科医院癫痫中心、癫痫北京市重点实验室，北京 100093，8 北京市脑疾病研究所，北京 100069，9 临床医学部首都医科大学三博脑科医院神经心理学，北京 100093
验证面部影响识别的动态虚拟面孔
识别面部情绪的能力对于成功的社会互动至关重要。评估此能力时使用的最常见刺激是照片。尽管这些stimi被证明是有效的，但它们并未提供虚拟人类所取得的现实主义水平。本文的目的是验证一组新的动态虚拟面（DVF），它们模仿了六种基本情绪以及中性表达。脸部准备以低和高的动力观察，并从前视图中观察到。为此，招募了204名由性别，年龄和教育水平分层的健康参与者，以评估其面部影响识别的DVF集。将响应的精度与已经验证的Penn情绪识别测试（ER-40）进行了比较。结果表明，DVF与标准化的自然面一样有效，以重现人类样的面部表情。DVF（88.25％）鉴定情绪的总体准确性高于ER-40面（82.60％）。每种DVF情感的热门单曲都很高，尤其是对于中性的表达和幸福的情感。在性别方面没有发现统计学上的显着差异。60年来，年轻人和成年人之间也没有发现显着差异。更重要的是，与其剖面呈现相比，AVATAR面孔的命中率增加显示出更大的动态性以及DVF的前视图。dvfs与标准的自然面一样有效，可以准确地重现人类的情感表情。
将在巴塞尔面部模型中被视为自然的面孔
主要成分分析（PCA）基于基于3维的可变形模型（3DMM）已被广泛应用于面部感知研究中，作为一种产生刺激的方法，可以促进真实人脸的分布（Gerig等，2018; Egger et al。，Egger et al。，2020; Walker＆Vetter＆Vetter; Walker＆Vetter，2016; Jozwik an al an;尽管BFM的潜在空间被建模为各向同性高斯分布，但高斯密度并不能可靠地表明对人们看起来自然的面部子集。要体验这一点，请参见图1，左。为了理解面部感知并能够采样自然的面孔，希望描绘出BFM内的自然面部的子集。我们进行了在线行为，其中人类受试者对二元判断的脸部自然性进行了判断。我们提供了一个概率模型，该模型在BFM潜在空间中为每个位置分配了0和1之间的概率，从而预测了相应的面部将被判断为自然外观的概率。这种方法不仅有望丰富我们对人类如何从不自然面孔辨别自然的理解，而且还将帮助研究人员从BFM中取样自然的面孔。
斑马鱼（Danio rerio）脑中压力的多个面孔
由于暴露于压力源而变化的某些基因的表达尚未在大脑中进行详细研究。因此，进行了斑马鱼的压力试验，旨在识别大脑不同区域中相关的基因调节途径。作为此试验中的急性压力源，已经使用了奖励，进食限制和空气暴露。通过主成分分析（PCAS）分析了来自实验性鱼大脑的基因表达数据，从而根据大脑的调节途径对单个基因进行了编译。结果并未表明整个治疗和性别组的相互反应。评估属于大样本量的类似样品结构是否可以根据处理的基因表达模式进行分类，因此数据已被引导并用于构建随机森林模型。这些揭示了分类的高精度，但是发现雌性和雄性斑马鱼的不同基因最大程度地促成了分类算法。这些分析表明，在大多数情况下，少于八个基因对于准确的分类而言是足够的。主要是属于应力轴，同位素调节途径或5-羟色胺能途径的基因对分类模型的结果具有最强的影响。
janus面孔的偶极源与定向的未对准方向近场耦合
1个国家主要光子学和仪器的主要实验室，Zju-hangzhou全球科学与技术创新中心，信息科学与电子工程学院，吉安格大学，杭州大学，杭州310027，中国和国际联合创新中心，Zhejiang University，Zhejiang University，Zhejiang University，Hainning Interventian Ginangion Interventical of Electricals Academy明尼苏达州明尼阿波利斯大学的工程，美国3美国3号高级/纳米电子设备和智人智能系统的钥匙实验室312000，中国4物理和数学科学学院物理和应用部，以及颠覆性光子技术中心，南南技术大学，新加坡637371，新加坡
母亲焦虑和抑郁症状对 5 至 7 个月大婴儿 fNIRS 大脑对情绪面孔反应的影响
用脑电图 (EEG) 中的 alpha 功率测量时，右侧 (相对于左侧) 额叶皮质对情绪面孔的相对激活程度较大，这被认为是一种有希望的神经标记，表明患精神病理学和情绪障碍的可能性增加。我们着手探索多通道 fNIRS 作为一种工具，以研究婴儿对情绪面孔的额叶不对称反应 (假设右侧额叶皮质激活程度大于左侧额叶皮质)，这种反应受到产后母亲焦虑和抑郁症状的影响。我们还探讨了与面部情绪处理相关的额颞区域的激活差异。向 91 名正常发育的 5 个月和 7 个月大的婴儿展示了女性描绘快乐、恐惧和愤怒表情的照片。分析了两个额极和七个双侧皮质区域的血流动力学大脑反应，这些区域细分为额叶、颞叶和顶叶区域，由适合年龄的 MRI 模板定义。母亲报告的负面情绪越多，婴儿左下额叶回（与情绪交流有关的区域）在所有情绪上的氧合血红蛋白 (oxyHb) 激活程度就越高。后续分析表明，这种关联是由母亲抑郁而不是焦虑症状引起的。总体而言，我们没有发现与母亲负面情绪相关的右侧额叶皮层激活程度高于左侧额叶皮层激活程度的证据。研究结果表明，fNIRS 可能是一种识别与婴儿期接触母亲抑郁有关的神经基质改变的方法。
从合并性支气管扩张到患者观点的严重哮喘的不同面孔
保罗·纳什（Paul Nash）出生于伦敦，在一个艺术家庭中长大。他被认为是英国最重要的现代艺术家之一，并在20世纪上半叶的超现实和抽象艺术的发展中发挥了至关重要的作用。保罗·纳什（Paul Nash）一生都患有哮喘，这对他的健康和艺术生涯产生了重大影响。，他的病也有可能在他的工作中为内省和忧郁的氛围做出了贡献，因为他花了很多时间和平与反思。纳什的毅力尽管他的哮喘见证了他对艺术的奉献。
更一般的深泡检测的真实外观建模
摘要。在检测与训练中存在类型的深层时，最新研究的最新研究表明了有希望的结果。但是，它们概括地看不见的深泡沫的能力受到限制。这项工作从一个简单的原则中改善了可概括的深层检测：理想的检测器将任何包含在真实面孔中发现的异常的面孔分类为假货。也就是说，检测器应学习一致的真实外观，而不是在训练集中不适用于看不见的深击中的假模式。在这一原则的指导下，我们提出了一项名为“真实外观建模”（RAM）的学习任务，该任务通过从稍微干扰的面孔中恢复原始面孔来指导模型学习真实的外观。我们进一步提出了面部障碍，以产生令人不安的面孔，同时保留了恢复的原始信息，这有助于模型学习真实面孔的细粒度外观。广泛的实验证明了建模真实外观以发现更丰富的深击的有效性。我们的方法通过多个流行的DeepFake数据集的大幅度传递了现有的最新方法。