愤怒的小鸟人工智能竞赛 (AIBIRDS) 的目标是构建能够比最优秀的人类玩家更好地玩新版愤怒的小鸟关卡的智能代理。该竞赛由本报告的作者于 2012 年发起,并与一些主要的人工智能会议同期举行,如 2013 年和 2015 年的国际人工智能联合会议以及 2014 年的欧洲人工智能会议。愤怒的小鸟是一款流行的基于物理的益智游戏,由 Rovio 公司开发,要求玩家使用弹弓将小鸟射向受物理结构保护的绿色小猪(见图 1)。玩家可以采取的操作很简单,即小鸟从弹弓上释放的点 (x, y) 以及释放后激活小鸟特殊能力的时间 (t)。一旦所有小猪都被消灭,关卡就算通过;大多数关卡最多需要五只小鸟即可通过。不同的鸟有不同的行为和特殊能力,虽然玩家知道鸟在弹弓上出现的顺序,但玩家无法操纵这个顺序。虽然这听起来很简单,但对于人工智能来说,这是一个非常困难的问题,因为动作空间是连续的,如果不模拟每个动作,就无法知道每个动作的确切结果。内置的物理模拟器可以确定性地
理解和减少愤怒的感觉课程是一种四局的治疗干预措施,旨在帮助参与者学习以更合适的方式理解和应对愤怒。他们学会了识别愤怒的触发因素,区分健康和不健康的愤怒,设定目标,计划中断愤怒模式的策略,并利用渐进的肌肉放松。
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童年逆境被认为会通过支持情绪处理的地区内的神经功能改变青年社会情感发展。这些作用被认为是发育特异性的,在幼儿雕刻皮质下结构(例如,杏仁核)和青春期期间的逆境影响了后来的结构(例如,前额叶皮层; PFC)。但是,很少有工作直接在人类中测试了这些理论。使用来自脆弱的家庭和儿童健康研究(n = 4,144)的前瞻性收集的纵向数据,并从青春期招募的家庭子样本(n = 162)的子样本中进行神经影像学数据,研究了当前的研究,研究了童年时期的童年育儿的轨迹(即3至9)与儿童的最初育儿相关联,并且与儿童的育儿相关联,并且跨越了跨性别的育儿。社会情感处理过程中的连通性。幼儿期的严厉育儿(由线性生长曲线模型的截距术语索引)与较小的杏仁核有关,但没有PFC,对愤怒的面部表情的反应性。相比之下,整个童年的苛刻育儿(按坡度索引)的变化与PFC较少但没有杏仁核有关,激活了愤怒的面孔。在愤怒的面部处理过程中,苛刻的育儿增加(但不提高)与更强的正杏仁核-PFC连接性有关。
单词含义不仅仅是字典中的条目。它涉及大量的知识,这些知识将人们遇到的场景和经历(即,丰富的百科全书知识)(即适当地适用这个词(即男孩很生气),其他单词的组合以及词出现的语法结构。单词的含义因情况而异以及使用上下文各不相同。例如,用来描述蚊子,鲸鱼或行星时,“小”一词意味着不同的东西。与小小相关的属性在上下文依赖性方面有所不同:有必要知道单词的含义,但也必须知道所使用的上下文,以及如何结合单词以构建含义(Medin&Shoben,1988)。
情绪和行为密不可分。如果你感到愤怒,你可能会大声说话或争吵。如果你感到悲伤,你可能会疏远朋友。行为和情绪紧密相连。很多人不知道的是,这种联系是双向的。正如情绪导致行为一样,行为也会导致情绪。这意味着做相反的事情可以改变你的感受。如果你通常在生气时大声说话,请尝试安静而有礼貌地说话。如果你在感到悲伤时退缩,请特意去拜访朋友。一开始可能会觉得很勉强,但采取相反的行动可以让你的感受朝着更积极的方向发展。
抽象的交通事故是年轻人中死亡的主要原因,这个问题今天造成了大量受害者。已经提出了几种技术来预防事故,是大脑计算机界面(BCIS)是最有前途的。在这种情况下,BCI被用来检测情绪状态,集中问题或压力很大的情况,这可能在道路上起着基本作用,因为它们与驾驶员的决定直接相关。但是,没有广泛的文献应用BCI来检测受试者在驾驶场景中的情绪。在这种情况下,需要解决一些挑战,例如(i)执行驾驶任务对情绪检测的影响以及(ii)在驾驶场景中哪些情绪更可检测到的情绪。为了改善这些挑战,这项工作提出了一个框架,该框架着重于使用机器学习和深度学习算法的脑电图来检测情绪。此外,已经设计了一个用例,其中有两种情况。第一种情况是聆听声音作为要执行的主要任务,而在第二种情况下,聆听声音成为次要任务,这是使用驾驶模拟器的主要任务。以这种方式,旨在证明BCI在这种驾驶方案中是否有用。结果改善了文献中现有的结果,可用于检测两种情绪(非刺激和愤怒)的准确性99%,三种情绪(非刺激性,愤怒和中性)的93%,四种情绪(非刺激性情绪(非刺激)(非刺激性,愤怒,中立和快乐)的精度为75%。
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