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B.Tech的教学大纲 - 网络安全
演示：表格；人际交流；教室演示；样式；方法，公开演讲：方法；技术：实质的清晰度；情感;幽默;演示模式；克服舞台恐惧：自信的讲话；受众分析和观众兴趣的保留；演示方法：人际关系；非人格受众参与：测验和插入单元-IV技术沟通技巧面试技巧；小组讨论：目标与方法；研讨会/会议演讲技巧：重点；内容;风格;论证技巧：设备：分析；凝聚力和重点；批判性思维；细微差别，博览会，叙述和描述单位-V Kinesics＆Voice Dynamics：Kinesics：定义；重要性;肢体语言的特征；语音调制：质量，音高；韵律;语调，发音，发音，元音和辅音听起来参考书1。技术交流 - Meenakshi Raman＆Sangeeta Sharma的原理和实践，
使用计算机视觉分析社交互动
抽象视频数据提供了对社会过程的重要见解，因为它们可以直接观察现实生活中的社会互动。尽管此类数据变得丰富且越来越容易访问，但它们对尺度和测量构成了挑战。计算机视觉（CV），即基于软件的视觉材料分析可以帮助解决这些挑战，但是现有的CV工具并不适合针对分析社交互动的量身定制。我们描述了我们的新颖方法“ 3D社会研究”（3DSR），该方法使用简历和3D摄像机素材研究运动学和亲近，这是社会互动的两个核心要素。使用八个脚本化行动和五个现实生活中的街道场景视频的视频，我们通过促进一系列可扩展和精确的测量来展示3DSR如何扩展社会学家的分析工具包。我们特别强调了3DSR的物理距离，空间运动和运动速率的潜力 - 运动学和相互作用中的重要方面。使用3DSR时，我们还评估了数据可靠性。
基于脑电图信号的人类情绪分类使用...
在人际交往中，情绪非常重要。词语、语音语调、面部表情和动作等属性都可用于描绘一个人的感受。然而，脑机接口 (BCI) 设备尚未达到情绪解读所需的水平。随着机器学习算法、干电极技术以及脑机接口在现实世界中对正常人的不同应用的快速发展，从脑电图数据中进行情绪分类最近引起了广泛关注。脑电图 (EEG) 信号是这些系统的关键资源。使用脑电图信号的主要好处是它们反映了真实的情绪，并且很容易被计算机系统解析。在这项工作中，使用通道选择预处理识别了与好情绪、中性和负面情绪相关的脑电图信号。然而，到目前为止，研究人员对各种情绪状态之间联系的具体了解有限。为了识别脑电图信号，我们使用了离散小波变换和机器学习技术，如循环神经网络 (RNN) 和 k-最近邻 (kNN) 算法。最初，使用分类器方法进行通道选择。结果，通过整合来自这些通道的 EEG 片段的特征来创建最终特征向量。使用 RNN 和 kNN 算法，对具有连接的积极、中性和消极情绪的最终特征向量进行独立分类。计算并比较了两种技术的分类性能。使用 RNN 和 kNN，平均总体准确率分别为 94.844 % 和 93.438 %。