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欧洲营销议程2025
alvyde。palaimaite。，利马（立陶宛）首席执行官兼董事总经理ÁrpádPapp-Váry，副总裁MMSZ（匈牙利）CarlosSá，Appm（葡萄牙）APPM（葡萄牙）首席执行官Cim（英国）Chris Pozzoli Chris Pozzoli（瑞士）总统Swissmarketing（Switzerland）Claudio Montanii flimcrian flirc blkmcrian bvm bvm bvm nirian，bvmc chris（葡萄牙）总裁Chris Daly（英国）董事总经理BVMC（德国）Francesca O'Brien Apelgren，董事总经理Svemarknad（瑞典）乔治·威登霍夫
对儿童和青少年的气候健康风险
Cover design: EEA Cover image © Swiss TPH via OPEN AI Dalle Version 3 Layout: EEA Publication Date: 25 October 2024 ISBN 978-82-93970-50-7 Legal notice Preparation of this report has been co-funded by the European Environment Agency as part of a grant with the European Topic Centre on Human Health and the Environment (ETC HE) and expresses the views of the authors.本出版物的内容不一定反映欧洲委员会或欧盟其他机构的立场或意见。欧洲环境局和欧洲人类健康和环境中心都不承担任何造成本出版物中包含的信息的后果。如何引用此报告：Graber，J。，Widmer，K.，Walker，J。，Vounatsou，P。＆Pozzoli，L。（2024）。对儿童和青少年的气候健康风险：暴露，政策和干预措施。（eionet报告 - 等2024/x）。欧洲人类健康与环境中心。该报告可从https://www.eionet.europa.eu/etcs/all-etc-reports和https://zenodo.org/communities/eea----- etc/？page = 1＆size = 20。[Creative Commons归因4.0（国际）]有关欧盟的更多信息，请访问互联网（http://europa.eu）。欧洲人类健康与环境中心（等）https://www.eionet.europa.eu/etcs/etc-heETC-HE coordinator : Stiftelsen NILU (https://www.nilu.com) ETC-HE consortium partners : Federal Environment Agency/Umweltbundesamt (UBA), Aether Limited, Czech Hydrometeorological Institute (CHMI), Institut National de l'Environnement Industriel et des Risques (INERIS), Swiss Tropical and Public Health Institute (Swiss TPH），Barcelona UniversitatAutònomade Barcelona（UAB），Vlaamse Intelling Voor Technologisch Onderzoek（Vito），4sfera Innova S.L.U.，Klarfakte.u版权所有©欧洲人类健康与环境中心，2024年授权授权，欧洲人类健康与环境中心授权。
如何利用过去的情绪记忆来诱导和识别面部表情：一种多模态神经科学算法
情绪表达的产生和识别在个人生活中起着决定性和核心的作用。对情绪的考虑和研究因此尤为重要，因为它使我们能够理解个人的情绪体验和共情机制，为脑机接口 (BCI) 提供驱动知识，通过将情绪模式应用到人工智能工具和计算机中，以及深入了解精神病理学 (Balconi et al., 2015a)。本文旨在研究与个体面部表情产生和识别相关的神经生理相关性和特征，考虑由基于自传体记忆的内部线索引起的情绪反应，称为“自我诱导的记忆”。事实上，正如 Adolphs (2002) 所报告的，人类大脑通过不同大脑区域之间的信息连接来最有效地表示情绪数据，这些大脑区域允许陈述和识别来自不同刺激（如视觉或听觉）的情绪表达。人类大脑代表着将面部、声音和动作表情与个人过去经历联系起来的情感数据。此外，使用不同的神经科学技术，如正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑磁图 (MEG)，可以观察到特定大脑区域在不同情绪表达中的参与情况，提供情绪大脑激活图 (Balconi 和 Lucchiari，2007 年；Balconi 和 Pozzoli，2007 年；Deak，2011 年；Kassam 等人，2013 年)。具体而言，神经影像学测量被用作情感计算技术的输入 (Frantzidis 等人，2010 年)。不同的研究假设存在离散的情绪，如快乐、恐惧、愤怒、悲伤，其他情绪状态将从中衍生 (Ekman，1999 年)。离散情绪理论受到了情感循环模型 ( Russell, 1980 ) 的批评，该模型基于两个维度描述和标记情绪：效价和唤醒度。人类大脑整合多模态信息，产生不同听觉和视觉刺激的综合表征 ( Balconi and Carrera, 2011 ; Barros and Wermter, 2016 )。