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情感在负责任的军事人工智能中的作用
人工智能系统能够理性地分析情况并判断可能采取的行动的价值。由于人工智能系统没有情感，它们的决策或它们向人类提出的决策将始终遵循逻辑和理性。一些人认为这会带来更好的决策（Haraburda，2019 年）。可以理解为什么有些人认为情绪不利于决策。首先，情绪很难标准化和控制。在像军队这样重要的组织中，士兵需要以可预测和一致的方式行事，而不应受到个人信仰、一时的恐惧和欲望的干扰。其次，情绪可能是糟糕的道德顾问。例如，愤怒等情绪可能会引发报复情绪，在军事背景下甚至可能导致战争罪。第三，强烈的情绪可能导致功能丧失，例如创伤后应激障碍 (PTSS)，
通过脑电图在线识别情绪
摘要 — 脑信号的自动模式识别可以带来新的体验，增强广泛领域的应用。其研究领域之一是通过脑电图 (EEG) 识别情绪，与其他方法相比，它显示出独特的优势。然而，脑机接口 (BCI) 的研究通常分为两个连续的阶段：数据收集和数据分析。这些阶段在生产环境中的功能系统视角中留下了一个空白，因为从业者需要等待相当长的时间才能看到当前活动的结果。在这项工作中，利用开放资源开发了一个情绪（积极、中性和消极）的在线分类系统。使用 SEED IV 数据集训练了五个机器学习模型，该数据集标有不同的情绪。使用嵌套交叉验证和网格搜索对模型进行训练和测试，以获得最佳超参数。Python 中的算法实现与 OpenBCI 软件集成，以捕获 EEG 信号、处理它们并命令模拟。单个受试者的最佳平均准确率为76.19%，全体受试者的平均准确率为57.07%，信号处理和预测的平均执行时间加起来约为1毫秒，展现了实时特性的应用潜力。
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）
测量动物情绪 - 以及为什么它重要
什么是情感？首先，情感本身需要定义。在任何特定的或复杂的有机体中，它在科学中被视为大脑如何通过生理，行为和认知刺激来处理神经心理事件。这种刺激被立即转化为积极或负面的经验。反应决定了当时对该生物的适当反应 - 保持，战斗或逃跑。人的面孔很容易从经验中读取，但动物面孔更具挑战性。为了解释生理变化和动物的一般福利，可以测量某些化学标记。例如，猪唾液中的皮质醇水平用于解除应激水平的变化。在牛中，随着动物经历各种刺激，神经传播化学物质的变化被检测到。然而，再次通过干扰动物来进行这种测量，这会导致压力，并且可能需要宝贵的时间来产生这些发现。
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。
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。
人类情绪在军事决策中的作用
在这篇文章中，苏格兰西部法学院的法官乔安娜·威尔逊（Joanna Wilson）呼吁紧急对军事决策的“重新人性化”。情绪在这方面起着关键作用。有时以不可预测的，不稳定的人类行为为指责，因此，可以将机器视为可喜的替代方案，但情绪对于有效而灵活的道德推理，直觉和自我调节是必不可少的。因此，人工智能（AI）的使用应仅限于有效补充和促进人类代理和决策：严格人类目的的技术手段。
机器学习方法识别人类情感
情绪识别在人际交往中至关重要，因为它可以指导个体对他人的感受做出适当的反应（Dzedzickis 等人，2020 年；Li 等人，2021 年）。不幸的是，被诊断患有神经发育障碍的人往往难以感知和理解情绪，从而限制了他们与他人的互动（Livingston and Happé，2017 年）。帮助这些人的一个解决方案是利用当前人工智能 (AI) 的兴起来开发数据驱动的方法，能够从不同来源预测情绪，例如大脑和外周生物信号、面部表情、语音、文本等（Bota 等人，2019 年）。在这个研究主题中，我们通过展示七篇高质量的手稿来解决这个方向，这些手稿应用人工智能和机器学习 (ML) 从生理信号、图像或文本中识别情绪。我们的期刊与其他当代情绪识别相关文献不同，它包括了试图从不同来源识别情绪的论文，从而接近从不同角度预测情绪的共同目标。下面总结了关于这个主题的已发表研究论文，将其分为五个主要部分。
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。
将人工智能融入情绪和行为研究中
摘要 大多数关于科学教育中情绪和行为的研究都使用了观察性或陈述性方法。这些方法具有某些优势，但它们对于深化我们对情感领域的理解具有重要的局限性。在这项工作中，我们开发了一种使用识别面部表情的人工智能系统分析探究活动期间情感变量动态的方法。虽然这项研究针对 12 名学生进行，但在这里我们分析了一个人的数据来详细描述该方法。使用输出行为和情绪信号的软件处理视频。为了分析它们，我们应用了不同宽度的中心移动平均线。这使我们能够调整和解释情绪、行为和学习行动的动态。当学生似乎实施了他们的模型并且他们的预测没有得到满足时，我们发现惊讶的峰值。我们的分析表明，探究式活动存在四个阶段，且具有特定的动态特征。这项工作为研究人员和教师开发监测情绪和行为的工具奠定了基础。