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如何利用过去的情绪记忆来诱导和识别面部表情：一种多模态神经科学算法
情绪表达的产生和识别在个人生活中起着决定性和核心的作用。对情绪的考虑和研究因此尤为重要，因为它使我们能够理解个人的情绪体验和共情机制，为脑机接口 (BCI) 提供驱动知识，通过将情绪模式应用到人工智能工具和计算机中，以及深入了解精神病理学 (Balconi et al., 2015a)。本文旨在研究与个体面部表情产生和识别相关的神经生理相关性和特征，考虑由基于自传体记忆的内部线索引起的情绪反应，称为“自我诱导的记忆”。事实上，正如 Adolphs (2002) 所报告的，人类大脑通过不同大脑区域之间的信息连接来最有效地表示情绪数据，这些大脑区域允许陈述和识别来自不同刺激（如视觉或听觉）的情绪表达。人类大脑代表着将面部、声音和动作表情与个人过去经历联系起来的情感数据。此外，使用不同的神经科学技术，如正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑磁图 (MEG)，可以观察到特定大脑区域在不同情绪表达中的参与情况，提供情绪大脑激活图 (Balconi 和 Lucchiari，2007 年；Balconi 和 Pozzoli，2007 年；Deak，2011 年；Kassam 等人，2013 年)。具体而言，神经影像学测量被用作情感计算技术的输入 (Frantzidis 等人，2010 年)。不同的研究假设存在离散的情绪，如快乐、恐惧、愤怒、悲伤，其他情绪状态将从中衍生 (Ekman，1999 年)。离散情绪理论受到了情感循环模型 ( Russell, 1980 ) 的批评，该模型基于两个维度描述和标记情绪：效价和唤醒度。人类大脑整合多模态信息，产生不同听觉和视觉刺激的综合表征 ( Balconi and Carrera, 2011 ; Barros and Wermter, 2016 )。
KRAS突变非小细胞肺癌
第四次工业革命理解了智能制造，其中采用了传感器，计算平台和数据建模（Kusiak，2018）。di Nardo等。（2020）在行业4.0的框架中开发了一个模型，其中管理的作用在这个新的高度网络环境中是关键。建议网络物理系统以及大量的数据获取和采矿可能支持决策和计划执行阶段。在此框架中，技术进步是必要的，但不是足够的条件。实际上，在动态环境中通过不同的界面定义为人类用户和机器之间的通信/相互作用的功能性和有针对性的人类相互作用也是必不可少的。管理层必须监督对技术创新的不断增长的需求，这是必不可少的，这是必不可少的，因为复杂的复杂性，更严格的市场流程以及全球化产生的较高竞争（De Carolis等，2016），并确保在工作环境中良好的创新能力。从这个意义上讲，部分过程的自动化仅在所有组织之间实施实质性变化时才增加价值，而当机器的效率通过人类的认知技能和足够的功能增强时，这种情况就会发生。在这种光明中，神经管理是一个新的管理部门，最近开发了决策过程（Balconi和Fronda，2019，2020a）以及社会行为与互动（Balconi和Vanutelli，2017; Venturella et al。，2017; Balconi and Fronda，2020b，2020b，2020b ,, 2020b）均通过使用Neurosc进行了研究。这种多学科方法的结合和结果可能会促进智能制造，尤其是对于共同机器人技术而言，由于安全性和生产力原因，代理之间的运营效果具有显着的重量。在这项工作中，“共同机器人”一词打算强调其协作维度，这是与其他技术系统相关的主要特征（Ajoudani等，2018）。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。