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营销中的人工智能和情商
人工智能 (AI) 和情商 (EI) 在营销领域的融合标志着一个变革时代的到来，超越了传统方法，增强了客户参与度。当代营销人员强调的这种协同作用将数据驱动的洞察力与同理心理解相协调，打造出高度个性化的客户体验。Russell 等人、Brynjolfsson 和 McAfee、Li 和 Karahanna 以及 Li 和 Karahanna 等作者通过认识到情商在解读客户情绪方面的作用，丰富了探索，增加了人工智能的分析能力。Davenport 和 Ronanki 以及 Mayer 等人等学者探索的人工智能和情商之间的协作范式超越了交易，与客户建立了同理心联系。随着技术的发展，这些见解为制定在理性和情感层面产生共鸣的整体营销策略提供了路线图，有望在未来企业在动态技术环境中建立持久的联系。
探索音频语音情感检测的深度学习方法：合奏MFCC，CNN和LSTM
摘要：我们的世界完全依赖我们每天使用的小工具，使世界变得越来越大。拟议的情感交流基于非视线（NLOS），以摆脱传统的人机相互作用。这种情感交流定义为互动，类似于我们每天使用的常见视频和语音媒体；同样，该信息在长距离内传输。我们提出了EAS框架，这是针对实时沟通要求的情感交流协议的另一种合奏技术。该框架支持情感实现的交流。他们也设计了。最后，正在开发用于特征提取的CNN-LSTM体系结构，实施一种选择相关功能的注意机制，为选择相关功能而创建以及用于实时场景，使用有或没有注意机制的实时评估矩阵，为实时场景创建CNN-LSTM网络。DCCA特征提取用于在数据集中的不同标签之间提取属性和发现相关性。toAnaly在情感沟通中与他人之间的长距离通信的情感交流中的实时性能。提出的CNN-LSTM模型以87.08％的精度达到了最高精度，而现有模型（例如CNN基线和LSTM模型）分别显示出81.11％和84.01％。与现有作品相比，我们的方法显示出提高的准确性，尤其是对于实时应用程序。
人工智能与社会情感学习
人工智能 (AI) 和社会情感学习 (SEL) 是两个看似截然不同的领域，但近年来，它们开始以有趣且具有变革性的方式融合，尤其是在教育领域。人工智能在教授社会情感技能方面可以发挥关键作用，帮助学生培养同理心、自我管理、社会意识和有效的人际关系等技能。人工智能平台可以创建模拟或交互式场景，让学生练习处理复杂的社交场合。人工智能的优势之一是它能够根据个人需求和进度定制学习。在 SEL 的背景下，这意味着人工智能可以分析学生的数据（例如他们对情绪意识练习的反应或模拟社交互动的结果）并提供定制的学习路径来培养特定技能，例如情绪调节或压力管理。
3D印刷领导力动态：情商，组织情感气氛，南非的工作绩效联系Sampson Afrifa J
摘要：有关南非3D印刷行业的研究主要集中在工程和技术方面，在与管理和组织动态有关的研究中留下了差距。为了解决这一差距，我们的研究旨在研究南非3D印刷公司之间领导者情商，组织情感气氛和员工工作绩效之间的直接和调解关系。我们采用了一种演绎研究方法，一种定量研究方法和横截面解释性相关研究设计。我们使用简单的随机抽样选择了南非3D打印公司的148名员工。问卷作为数据收集工具，在线数据收集是使用Google表格进行的。社会科学统计软件包（SPSS）版本26软件用于数据编码，数据输入和描述性统计。SMART PLS 4用于进行部分最小二乘（PLS）结构方程建模。该研究的发现表明，领导者情商与员工工作绩效之间存在着显着的积极关系。领导者情绪智力和组织情感氛围之间也存在着重要的积极关系。在组织情感环境与员工工作绩效之间发现了显着的积极关系。这一发现还表明，组织情感氛围调解了领导者的情商与员工工作绩效之间的关系。根据Hossain等人的说法。根据Hossain等人的说法。的发现强调，在南非3D印刷公司中促进情绪智力可以增强员工的工作绩效和组织情感的氛围。我们的发现强调，通过优先考虑情绪智力的领导者培训和发展，3D印刷公司可以营造积极的情感氛围，这有助于改善员工的工作绩效。关键词：领导者情商；组织情感气氛；员工工作绩效； 3D打印公司。引言3D打印是世界上最现代和蓬勃发展的行业之一，南非处于最前沿，尤其是在非洲（Dzogbewu等人，2022年；Signé，2023年）。（2020），成功实施3D打印技术需要具有高级技能和经验的员工来运营和管理3D打印机，以实现最佳的公司绩效。很难获得高技能的工人，因此，当3D印刷公司雇用人员时，经理必须拥有并采用适当的管理实践来管理和创建
SenticNet 8：融合情感 AI 与常识 AI，实现可解释性
摘要。ChatGPT 以其对提示生成详细、原创和准确响应的能力震惊了世界。然而，虽然它为以前被认为无法解决的问题提供了解决方案，但它也引入了新的问题。其中一个问题就是被称为幻觉的现象，即生成的内容无意义或与提供的源内容不符。在这项工作中，我们提出了 SenticNet 8，这是一个利用常识知识表示和分层注意力网络集合的神经符号 AI 框架，旨在缓解情感计算背景下的一些问题。特别是，我们专注于情绪分析、性格预测和自杀意念检测的任务。结果表明，SenticNet 8 在所有四个基线（即：词袋、word2vec、RoBERTa 和 ChatGPT）上均表现出卓越的准确率。此外，与这些基线不同的是，SenticNet 8 也是完全可解释、值得信赖和可说明的。
埃默里大学严重传染病计划（SCDP）
12:00总结，民意调查哈里斯·比奥斯（Harris Bios）：加文·哈里斯（Gavin Harris），医学博士Gavin H. Harris，医学博士是埃默里大学医学院医学助理教授，在肺，过敏和重症监护医学和感染性疾病分工中任命。他自2020年以来就一直在埃默里（Emory）担任教师，他的专业知识在于准备灾难，医疗对策和特殊病原体的治疗领域。Harris博士是埃默里大学（Emory University）严重传染病计划的教育与外展总监Echo和Sitrep，Echo和Sitrep是Emory严重的传染病部门（SCDU）的重症监护医学的共同主管，也是SCDU的名册医生。 此外，哈里斯博士是约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院健康安全中心的校友，生物安全计划（ELBI）的新兴领导者以及国家新兴病原体培训和教育中心（NetEC）的成人护理专家（NetEC）作为成人护理专家和生物灾害专家（Southeral Drestres Incorditionals Sonsions Sonsions Sonsions Sonsional Songional Songional Songional Songional Songional Songional dorcess of Southers dorcess of Southers dorcessional offorsect offersional trigase Center）（SRESEC）。 Colleen Kraft，医学博士，MSC Kraft博士是病理学和实验室医学系和传染病科医学系的教授。 Kraft博士接受了临床培训，并获得了内科，传染病和医学微生物学的董事会认证。 卡夫博士在许多传染病流行病中拥有临床和诊断经验：2009 H1N1大流行性流感，2014年的埃博拉病毒，2016年的LASSA，目前是Covid-19。 Jake Dunning，医学博士，博士Harris博士是埃默里大学（Emory University）严重传染病计划的教育与外展总监Echo和Sitrep，Echo和Sitrep是Emory严重的传染病部门（SCDU）的重症监护医学的共同主管，也是SCDU的名册医生。此外，哈里斯博士是约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院健康安全中心的校友，生物安全计划（ELBI）的新兴领导者以及国家新兴病原体培训和教育中心（NetEC）的成人护理专家（NetEC）作为成人护理专家和生物灾害专家（Southeral Drestres Incorditionals Sonsions Sonsions Sonsions Sonsional Songional Songional Songional Songional Songional Songional dorcess of Southers dorcess of Southers dorcessional offorsect offersional trigase Center）（SRESEC）。Colleen Kraft，医学博士，MSC Kraft博士是病理学和实验室医学系和传染病科医学系的教授。Kraft博士接受了临床培训，并获得了内科，传染病和医学微生物学的董事会认证。卡夫博士在许多传染病流行病中拥有临床和诊断经验：2009 H1N1大流行性流感，2014年的埃博拉病毒，2016年的LASSA，目前是Covid-19。Jake Dunning，医学博士，博士Kraft博士领导了COVID-19诊断测试的全系统协调，并曾在国家，州和地方咨询委员会任职。Kraft博士通过使用微生物组疗法（例如粪便微生物群移植）来消除抗生素耐药性。
情商和专业满意度
医疗设施的管理是复杂而具有挑战性的。需要在管理和领导，结果和护理之间进行协调。领导力的效率越来越多地与情感技能相关，能够积极影响团队的组织文化，气候和表现。专业满意度（PS）成为可能影响组织成果的组织环境的关键指标。这项研究探讨了情绪智力（EI）与PS之间的关系，以及EI和PS在Madeira（ARM）自治区的诊断和治疗技术人员（DTT）中的社会人口统计学和专业特征（DTT）中是否有所不同。使用问卷，我们试图确定EI和PS之间是否存在相关性。证实了文献中建立的其他数据，无法在这两个变量之间建立统计上的正相关。这项研究有助于更好地了解手臂DTT中的EI和PS，强调了该地区研究和卫生专业人员研究的重要性。
使用正/负面情绪Atlas
饮食中与健康个体积极和负面情绪相关的激活区域，从而创造了积极的情绪地图集（豌豆）和负面情绪地图集（NEA）。，我们使用这些地图集检查了抑郁症患者的神经影像变化，并根据机器学习评估了他们的诊断性能。结果：我们的发现表明，基于PEA和NEA的抑郁症患者的分类准确性超过0.70，与整个脑图相比，这是一种提高。此外，ALFF分析在NEA期间在八个功能簇中揭示了抑郁症患者与健康对照组之间的特殊差异，重点是左轴心，扣带回和上顶叶。在很重要的情况下，豌豆在15个簇中揭示了更明显的差异，其中涉及右fu型回，帕拉希帕克胶回和下顶叶下叶。结论：这些发现使情绪调节和抑郁症之间的复杂相互作用揭示了抑郁症患者的PEA和NEA的显着变化。这项研究增强了我们对抑郁症中情绪调节的理解，对诊断和治疗评估产生了影响。
情商，社交技能和
简介：情绪智力使我们能够管理，调节和认识我们的情绪和他人的情绪，还使我们能够通过选择适当的回应对受试者所经历的情况来面对和解决问题。社交技能是个人通过感受，权利和观点在人际关系中发出的行为，试图立即解决冲突情况，从而最大程度地减少了未来体验它们的可能性。焦虑就会出现在个人中，阻碍了他提供适当反应，过度，无法控制或持久的能力，并且被归类为精神障碍。目的：这项研究的目的是描述情绪智力，社交技能和焦虑之间的关系。方法：已经采用了一种定量方法，基于对使用Scopus，Scielo，Redalyc和Google Scholar存储库对先前研究的系统综述。发现：获得了1722篇文章的初始样本，该样品通过包含和排除标准，产生了73篇文章。新颖性：这项研究的贡献在于理解低焦虑水平会导致情绪智力和社交技能的表现更好。这种情况使人们能够解决个人日常生活中产生的冲突。