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情绪的神经科学及其在学习中的作用
摘要 情绪与学习之间的关系一直是教育神经科学领域的热门话题。脑成像技术的进步使我们更好地了解了这些情感成分在各种认知过程（包括记忆、注意力、决策和社会功能）中的作用（Immordino-Yang & Damasio，2007）。作为教育神经科学领域的教育工作者和研究人员，我们在本文中的主要目标是弥合教育与神经科学之间的差距。将科学研究应用于课堂并不是一个简单的过程（Shearer，2020；Howard-Jones，2014）。然而，我们相信，教育工作者在接触科学研究时可以受益匪浅，从而为他们的课堂实践奠定坚实的基础。此外，教育工作者可以从他们在学校的第一手经验中提供很多帮助，尤其是在情绪在教学和学习中的作用方面。我们将对该领域的当前研究进行荟萃分析，以强调情绪在学习中的重要作用。通过了解这一角色，我们旨在告知和改变当地及其他地区的教育实践。
1。JaakPanksepp在哺乳动物脑中发现了七种古老的情感
都依靠大脑（和身体）中的情感反应，这使我们的生活经常令人愉悦，但有时也非常痛苦。表明情绪是我们生活的燃料并不夸张。通常，我们的情绪得到了强烈控制。因此，我们很少会经历原始影响的情况，情绪只是使我们不知所措。这基本上是一件好事，因为控制我们的祖先的情感冲动有助于我们对现代社会的大多数日常态势需求做出更适当的反应。在每种给定情况下总是表现出情感反应是不可接受的。，但是，有些事件可能会使我们脱轨，我们可能会表现出接近原始影响的东西。为了说明我们日常生活中运行情绪系统的不同优势和可见性，让我们考虑两种情况下的情绪调节。在第一种情况下，想象一下自己在工作中与一位同事交谈，您会听到他们也想要促销。听到有关促销活动的伴随着令人不愉快的愤怒感觉。您开始感觉自己的心脏在您的胃中抽水更快和坑中。在您注册这些不愉快的感觉时，您会意识到自己很生气和羡慕，并且您认为同事的晋升不公平。您做得更好！一会儿你被惊呆了。然而，您可以控制自己的情绪，以使其他人向外看。在第二种情况下，想象一个密友或家族成员已经去世。您坐在电脑前；桌子上堆满了工作，您充满了悲伤。你被动摇了；你只是感到难过。您不能集中精力，这是不可能的。您感到非常痛苦，以至于您开始哭泣，表达了情感的表达。在这两个示例中，进化中的外部情况激活了“内置”（强烈遗传锚定）的情感系统，从而触发了原始的情绪，而无需认知标记（或情感的构建）。在第一个例子的背景下，您的同事获得了晋升，您被传递给您有机会获得有限的资源，从而产生了愤怒，羡慕的感觉。在早期
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。
基于WGCNA和LASSO回归的新型结肠腺癌中衰老相关LNCRNA的预后模型
。cc-by 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予MedRxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
用深度学习模型检测情绪
摘要 - 这项研究提议实施基于卷积神经网络的面部情感识别系统，以实时检测情绪，旨在优化工作场所环境并提高组织生产力。评估了六种深度学习模型：标准CNN，Alexnet，VGG16，InceptionV3，Resnet152和Densenet201，Densenet201实现了最佳性能，精度为87.7％，召回96.3％。该系统显示关键绩效指标（KPI）的显着改善，包括减少数据收集时间的72.59％，诊断时间降低了63.4％，工作满意度增加了66.59％。这些发现突出了深度学习技术对工作场所情感管理的潜力，实现了及时的干预措施，并促进了更健康，更有效的组织环境。
AI在神经营销中：通过
学生摘要本文探讨了在神经营销的新兴领域中人工智能（AI）和机器学习的整合，该领域将神经科学与营销策略结合在一起，以解释消费者情感和行为。通过采用脑电图，fMRI和面部识别等先进技术，研究强调了这些技术如何分析对营销刺激的潜意识反应，从而提供了比传统方法更深入的见解。该研究强调了AI在增强预测分析，实时个性化和客户细分方面的变革作用。此外，它讨论了AI驱动的见解的潜在好处，以制定有效的营销活动，这些活动引起消费者的共鸣并改善参与度。本文还解决了该领域所面临的挑战，并提出了未来的研究方向，以探讨AI和消费者行为分析的交集。关键字：神经营销，人工智能，机器学习，消费者行为，情感识别，预测分析，实时个性化。1。简介1.1神经营销神经营销的定义是一种测量脑波，眼动和皮肤电导的方法，以分析对广告和品牌相关信息的反应的一种方式。在预测和改变消费者行为的研究中都采用了所有这些技术。这是一个新颖的营销领域，从神经病学和心理学中吸引了很多努力，从而促进了市场受到脑力启发的品牌。该技术部署了一组具有积极响应的图像，而其他照片将导致购买。该领域的研究始于1990年代早些时候，据说神经营销一词是由荷兰营销教授ALE SMITS创造的。在该领域使用的第一个方法之一是杰拉尔德·扎尔特曼（Gerald Zaltman）的工作，称为Zaltman隐喻启发技术（ZMET）。为什么解码消费者的情绪和行为是营销中的游戏规则改变者？营销专业人员必须出于多种原因理解客户的感受和行动。●建立忠诚度：客户忠诚度和重复业务是由情感联系促进的。●个性化策略：可以根据见解，营销活动和消息传递进行定制。●增强体验：达到客户期望可以提高客户的旅程和满意度。●建议趋势：有助于预见未来的要求并保持比竞争对手的优势。●手工艺有效的消息：工艺沟通具有影响力和共鸣。
关于痛苦情绪的跨学科观点
•羞耻和其他痛苦的情绪在历史和文化转变中的作用•文学中痛苦情绪的表现•神经可塑性及其与情感经历的关系•痛苦的情绪的影响，例如悲伤，愤怒，羞耻，羞耻和抑郁对个人和集体的身份
使用人工智能检测学生在大体解剖学反思中的情绪和情感
评估。家庭医学。1994；26：278-82。7. Mann K、Gordon J、MacLeod A。卫生职业教育中的反思和反思性实践：系统评价。高级健康科学教育理论实践。2009；14：595-621。8. Wald HS、Reis SP、Monroe AD、Borkan JM。《失去我的老病人》：互动式反思性写作以支持医学生的成年礼。医学教学。2010；32：e178-84。9. Sandars J。反思在医学教育中的运用：AMEE 指南第 44 号。医学教学。2009；31：685-95。10. Lie D、Shapiro J、Cohn F、Najm W。反思性实践丰富了实习学生的跨文化体验。 J Gen Intern Med 。2010；25：S119-25。11. Mamede S、Schmidt HG、Penaforte JC。反思性实践对医学诊断准确性的影响。医学教育。2008；42：48-75。12. DasGupta S、Charon R。个人疾病叙述：使用反思性写作来教授同理心。Acad Med 。2004；79：351-6。13. Sargeant JM、Mann KV、Vander Vleuten CP、Metsemakers JF。反思：接收和使用评估反馈之间的联系。高级健康科学教育理论实践。2009；14：399-410。14. Rabow MW、McPhee SJ。行医治病：培养良好的
生成语言模型是多元文化的吗？使用chatgpt
大语言模型（LLMS），例如Chat-GPT，被广泛用于生成用于各种目的和受众的内容。但是，这些模型可能无法反映用户的文化和情感多样性，尤其是对于低资源语言。在本文中，我们提出了Chatgpt如何代表Hausa的文化和情感。我们将Chatgpt发出的响应与本地豪萨人在37个具有文化相关的问题上提供的响应。我们使用情感分析进行了实验，并应用了两个相似性指标来衡量人与ChatGPT响应之间的比对。我们还收集了人类参与者的评分和有关ChatGPT响应的反馈。我们的结果表明，Chatgpt与人类反应有一定程度的相似之处，但在其知识和对豪萨文化和情感的认识方面也表现出了一些差距和偏见。我们讨论了我们的方法和分析的含义和局限性，并提出了改善低资源语言LLM的性能和评估的方法。
利用脑电信号研究驾驶员情绪的驾驶模拟实验方案开发
脑机接口 (BCI) 是一个研究脑电图信号以增进我们对人类大脑理解的研究领域。BCI 的应用不仅限于脑电波的研究，还包括其应用。对车辆驾驶员特定情绪的研究有限，且尚未得到广泛探索。本研究使用脑电图信号对驾驶员的情绪进行分类。本研究旨在通过分析脑电图信号来研究驾驶模拟车辆时的情绪分类（惊讶、放松/中立、专注、恐惧和紧张）。实验在模拟环境中以两种条件进行，即自动驾驶和手动驾驶。在自动驾驶下，车辆控制被禁用。在手动驾驶下，受试者能够控制转向角、加速度和制动踏板。在实验过程中，受试者的脑电图数据被记录下来，然后进行分析。