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通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
Manzari的迹象
<对数学和物理学科的理论科学方面以及工程学的其他基本主题的深入研究，特别是对电信工程的研究，尤其是在信号和远程控制的部门处理方面，能够理解社交和物理环境的工程解决方案的影响；了解公司环境和商业文化；有效的英语沟通。
Vincenzo Galdi 的简历（2021 年 11 月）
在桑尼奥大学教授学习课程 • 教授以下课程：电磁传播与诊断（AA 2011-12、2012-13、2013-14、2014-15、2015-16）、微波与天线（AA 2017-18、2018-19、2019-20、2020-21、2021-22）、微波与天线实验室（模块 I：AA 2016-17、2017-18、2018-19、2019-20；模块 II：AA 2020-21）、有线和无线传播（AA 2021-22），自动化与电信电子工程硕士学位。 • 教授以下课程：电信工程硕士学位课程中的“天线 2”（AA 2006-07、2007-08、2008-09、2009-10）和“遥感与电磁诊断”（AA 2004-05、2005-06、2006-07、2007-08、2008-09、2009-10、2010-11） • 教授以下课程：微波基础（2014-15、2015-16、2016-17、2017-18）、天线基础（AA 2017-18）和微波与天线基础（AA 2011-12、2012-13），电子工程硕士学位课程自动化与电信 • 担任学位课程教师，教授以下课程：电磁场 1（AA 2003-04）、微波（AA 2002-03、2003-04、2004-05、2005-06、2006-07、2007-08、2008-09、2009-10、2010-11）、电磁学数值方法（AA 2002-03、2003-04）、电磁学自动设计（AA 2003-04、2004-05、2005-06、2006-07、2007-08、2008-09、2009-10、2010-11、2011-12）获得电信工程博士学位。
Joel C. Pommerening * 和 David P. DiVincenzo - JuSER
色散读出 [1] 是电路量子电动力学工具箱中一种成熟的测量技术。单量子比特读出实验中达到了 99.2% 的保真度 [2]，高保真度的多路复用读出也已得到演示，例如在参考文献 [3] 中，对于五个量子比特，平均准确度为 97%。对于近期应用，这已经足够了 [4]。除此之外，当针对更复杂的电路时，特别是那些涉及中间测量反馈的电路，甚至需要更低的错误率。因此，识别潜在的错误源和预测瓶颈非常重要。在这里，我们研究单量子比特色散测量如何与耦合量子比特网络连接。具体来说，我们要回答这个问题：到底测量的是什么？这项工作有助于提高我们对该过程的基本理解，并表明忽略量子比特-量子比特耦合的影响会导致新的错误。这些对于在一次测量后不会终止的量子电路操作尤其重要，因为不仅结果的分布，而且测量后的状态也会受到影响。这个问题以前已经用不同的方法解决了 [ 5 ]；在这里我们得出了一些相同的结论，但也提出了新的观察结果。类似的问题也在不同的测量装置中进行了研究 [ 6 , 7 ]。量子比特耦合对于促进双量子比特门是必要的，但否则应该“关闭”。一种方法是让量子比特在频率上保持良好的分离，并有一个固定的耦合——与它们的频率失谐相比要小——然后通过施加交叉谐振驱动来激活它，这种方法最初在 [ 8 ] 中得到证明。在这种情况下，量子比特频率的失谐不能太大，以免过度减慢双量子比特门的速度，也不能太小，以免