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学生在实地考察期间学习气候变化时的情绪
谈论人类如何对气候变化做出贡献，或者气候变化将如何对缅因州和当地工业的海湾有害（例如，“ [海鲈鱼]在吃我们所有的龙虾，如果我们失去龙虾，我们将损失数十亿美元……”）。
AI情绪|超级人体影片
通过玩猜字谜游戏，探索您和您的朋友、家人或同学表达情感的更多方式！成人或所有玩家将在纸条上写下场景。对于不识字的玩家，成人可以在他们耳边低声讲述一个场景。玩家将轮流表演他们在那个场景中会感受到的情感。（例如：“你在足球比赛中得分。”）然后小组将猜测演员表现出的情感。一旦他们猜对了，演员就可以解释这个场景，其他玩家有机会分享他们是否会有相同的情感或以不同的方式表达它。
超越模仿未被充分表现的情绪：利用情绪子空间约束进行深度数据增强以实现基于脑电图的情绪识别
近年来，使用脑电图 (EEG) 识别情绪引起了广泛关注。尽管取得了进展，但有限的 EEG 数据限制了它的潜力。因此，生成对抗网络 (GAN) 被提出来模仿观察到的分布并生成 EEG 数据。然而，对于不平衡的数据集，GAN 仅通过模仿代表性不足的少数情绪就难以产生可靠的增强。因此，我们引入了情绪子空间约束的生成对抗网络 (ESC-GAN) 作为现有框架的替代方案。我们首先提出 EEG 编辑范式，将参考 EEG 信号从代表性良好的情绪子空间编辑到代表性不足的情绪子空间。然后，我们引入多样性感知和边界感知损失来约束增强子空间。在这里，多样性感知损失通过扩大样本差异来鼓励多样化的情感子空间，而边界感知损失将增强子空间限制在决策边界附近，而识别模型可能在此受到攻击。实验表明，ESC-GAN 提高了基准数据集 DEAP、AMIGOS 和 SEED 上的情感识别性能，同时防止了潜在的对抗性攻击。最后，所提出的方法为在情感子空间约束下编辑 EEG 信号开辟了新途径，促进了无偏且安全的 EEG 数据增强。
自动驾驶汽车如何向行人传达情绪？情感表达性非人类机器人的评论
摘要：近年来，研究人员和制造商已开始研究使自动驾驶汽车（AV）与附近的行人互动的方法，以补偿缺乏人类驾驶员的情况。这些努力中的大多数侧重于外部人机界面（EHMI），使用不同的模式，例如光模式或公路预测，以传达AV的意图和意识。在本文中，我们研究了通过EHMIS传达情绪的情感界面的潜在作用。迄今为止，关于情感界面可以在支持AV-Pedestrian相互作用中扮演的角色知之甚少。但是，从家庭同伴到户外空中机器人的许多较小的社会机器人都采用了情绪，以无人机的形式使用。为了为情感AV-Pedestrian界面建立基础，我们回顾了2011年至2021年发表的25篇文章中非人类机器人的情感表达。根据审查的发现，我们提出了一系列设计情感AV-Pedestrian界面的考虑因素，并突出了在未来的研究中调查这些机会的途径。
生成AI从视觉和文本数据中解释人类情绪的能力：试点评估研究
背景：心理化是人类认知过程不可或缺的，这与对自己和其他人的概要状态的解释有关，包括情感，信念和意图。随着人工智能（AI）的出现以及在心理健康应用中大型语言模型的突出性，关于其情感理解能力的问题持续存在。openai的大型语言模型的先前迭代（chatgpt-3.5）展示了从文本数据中解释情绪，超过人类基准测试的高级能力。鉴于Chatgpt-4的引入，具有增强的视觉处理功能，并考虑了Google Bard的现有视觉功能，因此有必要严格评估其视觉心理化的水平。目的：研究的目的是批判性地评估Chatgpt-4和Google Bard在辨别视觉心理指标方面的能力方面的能力，这与其基于文本的心理能力形成鲜明对比。方法：Baron-Cohen和同事开发的眼睛测试中的阅读思维用于评估模型在解释视觉情感指标方面的熟练程度。同时，使用情感意识量表的水平来评估大型语言模型在文本心理化方面的才能。从两项测试中整理数据提供了对Chatgpt-4和Bard的心理功能的全面看法。结果：ChatGpt-4，在情绪识别方面表现出明显的能力，在2个不同的评估中获得了26和27分数，与随机响应范式显着偏离（p <.001）。这些分数与更广泛的人口统计学的既定基准相符。值得注意的是，Chatgpt-4表现出一致的反应，没有与模型的性别或情感性质有关的可见偏见。相比之下，Google bard的性能与随机响应模式保持一致，确保10和12的得分，并使进一步的详细分析冗余。在文本分析的领域中，Chatgpt和Bard都超过了一般人群的既定基准，他们的表现非常一致。结论：ChatGpt-4证明了其在视觉心理化领域的功效，与人类绩效标准紧密相符。尽管这两种模型在文本情感解释中都表现出值得称赞的敏锐度，但巴德在视觉情感解释中的功能需要进一步审查和潜在的精致。本研究强调了道德AI发展对情感认可的关键性，强调了对包容性数据的需求，与患者和心理健康专家的合作以及严格的政府监督，以确保透明度和保护患者的隐私。
情绪4学习（E4L）课程摘要
情感4学习（E4L）课程摘要E4L课程是一项为期五年的情感和社交课程，专为四到九岁的孩子设计，由圣约翰大学学校的员工开发。E4L课程是关于故事，感情，思想，人际关系和沟通的，它的核心是老师的学生关系。它基于最新的理论，并研究了孩子的思想如何发展以及社交和情感学习的发生方式。e4l在KG-F1中教授Phsee，并包含该年龄段的RSE课程的所有相关方面。在表格2中，E4L课程是我思维课程的一部分。由于幼儿的情感和社会学习首先发生在与重要成年人的安全依恋的背景下，因此我们在圣约翰的情感和社会课程的目的是用依恋术语来表达的。E4L课程的主要目的是促进儿童及其老师和教学助理之间的安全依恋，以便儿童学习管理自己的情绪并利用自己的思想。大多数老师凭直觉知道该怎么做才能与孩子建立积极的关系，尽管他们可能不会有意识地意识到自己在建立依恋方面做什么。E4L课程是专门设计的，以鼓励员工在与孩子相关时更加意识到自己的工作，以便他们有意加深与孩子的依恋。所有学习都涉及情绪，并在关系的背景下发生。要成为有效的学习者，孩子们需要能够管理和理解自己的情绪。他们还需要能够进出关系：与老师，彼此以及每项学习任务的关系。有些孩子能够比其他孩子更容易地管理自己的情绪，并更容易进出这些多种关系。研究告诉我们，可以做到这一点的孩子可能是最有效的学习者。在圣约翰的教堂里，我们希望为每个学生提供尽可能有效地学习的机会。这就是为什么我们发展了情感4学习课程。我们对幼儿中社会和情感学习如何发生的最新研究有助于我们决定在E4L课程中教书以及如何最好地提供该课程。E4L基础的理论概念取自依恋，神经科学，心理治疗和正念的领域。E4L课程是一项精心设计的迭代课程，教授社交和情感技能。E4L课程并非设计为自己站立。它们旨在与E4L核心教学和E4L教学方法一起工作。尽管核心教义和教学方法通过隐式学习促进了依恋，情感调节和自我组织的发展，但E4L课程以探索性，经验性和体现的方式明确地教授这些技能。在E4L课程中，您教孩子们建立依恋，发展情绪调节和自我组织，并通过鼓励他们有意识地思考思维，学习和解决问题来教授元认知。有六个课程主题逐年通过每年的小组教授E4L技能，并在发展上适当。
虚拟助手中的情感和建议
摘要在一个虚拟助手在我们的日常生活中起着越来越重要的作用的时代，这项研究表达了他们建议的含义。我们研究了信任和虚拟代理人的情感表达之间的相互作用，并深入研究了人类技术互动的关键方面。，我们的研究研究了虚拟药物与人类决策之间的动态。第一阶段涉及开发和验证能够传达各种情绪的虚拟机器人。通过此，披露了基于性别的情感提示感知的差异，从而阐明了男人和女人如何以不同的方式解释这些线索。第二阶段采用交互式内存游戏，虚拟代理在各种情绪状态下运行。参与者的信任水平和看法在不同的情况下进行了精心评估，从准确到错误的代理提示。我们的调查结果阐明了代理人的情感表达对参与者的看法的影响，这说明了信任如何受到手头任务和代理人行为的精致影响。这项研究有助于理解虚拟助手与人类决策之间的关系，强调设计更具吸引力和互动性虚拟药物的必要性。这些见解准备未来的研究，以制定更有效的虚拟助手，从而增强用户的信任和参与度。
使用基于脑电图的脑机接口和可解释的机器学习预测人类情绪
情感计算研究领域取得了令人瞩目的成果，使得情绪识别算法能够整合到不同的临床环境中。一方面，越来越低成本的设备随处可见，人工智能算法取得了长足的进步，引发了通过脑电波进行情绪识别应用的快速发展。特别是基于脑电图的脑机接口 (BCI) 设备已被证明是获取脑电波的非常强大的工具，这既因为它们部署迅速，也因为它们在不同场景和环境中的广泛应用。脑电图信号主要用于诊断和治疗各种脑部疾病，包括癫痫、震颤、脑震荡、中风和睡眠障碍。机器学习 (ML) 作为一种分析方法已用于最近的脑电图应用。用于自动脑电图分析的 ML 方法引起了极大的兴趣，尤其是在临床诊断领域。例如，机器学习可以实现基于脑电图的睡眠阶段自动化 [ 1 ]，以及特定疾病（如阿尔茨海默病 [ 2 ]、自闭症谱系障碍 [ 3 ]、抑郁症 [ 4 ] 或一般脑电图病理 [ 5 , 6 ]）的神经系统诊断。有几个因素促成了
优化情绪，孵化谎言
© 编辑（如适用）和作者 2022。本书为开放获取出版物。开放获取 本书根据知识共享署名 4.0 国际许可证 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可证的链接并指明是否做了更改。本书中的图片或其他第三方资料包含在本书的知识共享许可证中，除非资料致谢中另有说明。如果资料未包含在本书的知识共享许可证中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等，即使没有具体声明，也并不意味着这些名称不受相关保护法律法规的约束，因此可以自由使用。出版商、作者和编辑可以放心地认为，本书中的建议和信息在出版之日是真实准确的。出版商、作者或编辑均不对所包含的材料提供明示或暗示的保证
尖峰情绪：使用尖峰神经网络识别动态视觉情感1 Binqiang Wang 1,2，Gang Dong 2*，Yaqian Zhao 2，Rengang Li 2
1山东大规模信息技术研究所，中国2个州主要的服务器和存储技术启动（北京）电子信息行业有限公司，中国北京，中国北京的抽象情感识别来自视觉信息的抽象情感识别是计算机视觉社区的重要研究主题。基于人工神经网络（ANN）的当前普遍解决方案表现出很高的精度，但计算消耗量很大。与ANN相比，尖峰神经网络（SNN）在生物学上更现实，并且在计算上有效。但是，将SNN用于视觉情感识别仍然是一个巨大的挑战，这主要是由于缺乏动态视觉传感器（DVS）的情感数据集和正确设计的SNN框架。在本文中，我们提出了一种生成DVS模拟数据集的方法，利用存在的情感识别数据集包含视频段。同时，采用了SNN框架及其对应ANN，以分别基于模拟DVS数据集和原始帧数据来完成动态视觉情感识别。所提出的SNN框架由一个功能提取模块组成，该模块基于输入的尖峰训练，投票神经元组模块，其中包含两组情绪神经元，以及一个将情感映射模块转换为情感上的尖峰到情感极性标签。结果表明，与ANN相比，提出的SNN可以实现更好的性能，其能耗只是ANN的四分之一。关键字峰值神经网络；动态视觉传感器；情绪识别1。简介