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测量主观幸福感的情感组成部分
We would like to thank Carrie Exton from the OECD Centre on Well-Being, Inclusion, Sustainability and Equal Opportunity (WISE) for her comments and support, as well members of the OECD informal advisory group on subjective well-being measurement who provided comments on this document: Jason Fields, Rosemary Goodyear, Carol Graham, Erhabor Idemudia, Tim Lomas, Shige Oishi, Anna Pärnänen, Mariano Rojas，Claudia Senik，Conal Smith，Laura Taylor，Alessandra Tinto和Anna Visser。也要感谢Mark Fabian和LucíaMacchia的反馈，以及经合组织统计与统计政策委员会（CSSP）的代表，包括韩国，墨西哥，西班牙和Türkiye的国家统计局。我们还要感谢伦敦经济学院的乔治·梅利奥斯（George Melios）在盖洛普世界民意调查中对享受和生活满意度的指示性分析，以及加拿大统计局（Statistics Canada）对他们的经验取样研究的见解。
零工经济中工人的情感承诺
虽然零工经济没有明确的定义，但它通常是指通过基于互联网的技术或应用程序将按需工作者或服务提供商与客户联系起来的中介公司的经济体系（Cheng，2016；Meijerink & Keegan，2019；Sundararajan，2016）。由于零工经济的特点，它也被称为共享经济、点对点经济、协同消费、按需经济和平台经济（普华永道，2015；Sundararajan，2016；Sutherland & Jarrahi，2018；Vallas & Schor，2020）。五大关键共享行业（即汽车共享、金融、旅游、人员配备和媒体流媒体）的全球估计收入预计将从 2014 年的 140 亿美元增长到 2025 年的 3350 亿美元（普华永道，2015）。此外，美国劳工统计数据显示，2010 年至 2020 年间，零工工人的数量增加了 15%，即 600 万人（Iacurci，2020 年）。
支持向量机和情感科学
支持向量机（SVM）是一种分类方法和机器学习算法，该算法越来越多地被情感科学家使用，它们为情感和行为研究中通常使用的传统统计方法提供了一种重要替代方法。SVM提供了一种功能强大的经验驱动的方法，可以对数据进行分类，生成预测并探索高度复杂的多元数据集中的结构。在这篇综述中，我们为研究人员提供了一个框架，以了解SVM的当前方法和程序，回顾使用SVM在情绪和情感障碍的行为和神经研究中使用SVM的开创性研究，并建议SVM在情感Sci-ence中的未来方向和应用。有关SVM方法的介绍，我们将读者推荐给Casella，Fienberg和Olkin（2015），其中包括R.其他可用统计包装中的实际教程和练习，包括MATLAB工具FITCSVM（Mathworks，2017年，2017年，2017年，2017年，Release 2017b），Python wools sklearn.svm（Pedregsos libs libs libs and pedegreg and and and pedegreg and and and and and pedegreg and and and and and and and and and pedegreg and and and and and and and and and and and and and and and。 （Chih-Chung＆Chih-Jen，2011年）。
情感计算奖学金和中国的兴起
情感计算，也称为情感人工智力（AI），是AI研究的新兴和尖端领域。它借鉴了计算机科学，工程，心理学，生理学和神经科学，以进行计算模型，跟踪和对人类情绪和情感状态进行分类。尽管美国曾经在1995年至2015年的研究和引文方面曾统治着领域，但中国现在正成为研究成果中的全球竞争者，在2016年至2020年中，中国占据了第二名。本文绘制了专门涉及情感敏感性AI技术的科学出版物的根源增长和发展。它采用了一项文献计量分析，在过去25年中确定了该领域的主要贡献者和国际联盟。与新的冷战的持续政治言论相反，我们认为实际上有充满活力的AI研究联盟和西方之间，尽管存在着利益和道德关注，但西方与中国之间的持续合作。我们对历史数据的观察结果表明了两个主要的协作网络：“美国/亚洲 - 帕克斯集群”，包括美国，中国，新加坡，日本和德国，英国和荷兰的“欧洲”集群。我们的分析还发现了情感计算研究重点的重大转变，从诊断和发现精神疾病转换为在智能城市设计中更可行的应用。讨论指出了最先进的技术，例如符号和亚符号AI的集合方法，以及在科学产出的顶级国家清单中缺少俄罗斯。
表现为情感触觉的非接触触觉。
在这项工作中描述了一组非接触触觉原则的示威者。这些技术基于静电毛皮，化合物和超声。此外，提出了与情感触摸相关的应用，从故事讲述到生物信号转移，并随附简单的应用程序，以简单的方式编辑动态触觉模式。示威者是无触摸项目的结果，这是H2020欧洲合作项目，该项目整合了3所大学和3家公司。这些示例器是无接触触觉的体验，因此可以使相互作用的范式有用，用户可以在其中接近演示摊位并直接体验应用程序而无需佩戴设备，从而使体验快速而卫生。
与学习有关的认知和情感因素
05 社论：与学习有关的认知和情感因素 Mikaela Nyroos、Johan Korhonen 和 Riikka Mononen 08 将明确的自我效能干预与计算策略训练相结合对成绩较差的小学生的好处 Tuire Koponen、Tuija Aro、Pilvi Peura、Markku Leskinen、Helena Viholainen 和 Mikko Aro 25 理解心理认知过程对学生学习满意度的影响：社会认知职业理论与 SOR 模型的结合 张桂华、岳晓瑶、叶燕和彭耀平 39 新冠疫情期间的在线实验：测试自主支持对情绪和学业坚持的影响 Yurou Wang、Jihong Zhang 和 Halim Lee 51 家庭学习环境对数学和数学早期认知和非认知结果的作用阅读 Stefanie Vanbecelaere、Kanako Matsuyama、Bert Reynvoet 和 Fien Depaepe 65 认知与学业成绩：人格特征与心理健康的中介作用 Yueqi Shi 和 Shaowei Qu 78 创造性数学推理：认知的需要重要吗？ Bert Jonsson、Julia Mossegård、Johan Lithner 和 Linnea Karlsson Wirebring 88 工作记忆及其在数学焦虑与数学成绩关系中的中介作用：一项荟萃分析 Jonatan Finell、Ellen Sammallahti、Johan Korhonen、Hanna Eklöf 和 Bert Jonsson 102 降低在校儿童的数学焦虑：干预研究的系统评价 Miriam Balt、Moritz Börnert-Ringleb 和 Lars Orbach 117 无论自我报告的认知需求如何，检索练习都是有效的——行为和大脑成像证据 Carola Wiklund-Hörnqvist、Sara Stillesjö、Micael Andersson、Bert Jonsson 和 Lars Nyberg 127 课堂竞争与小学生学业成绩的关系：学习焦虑和学习投入作为中介因素 国强Li, Zhiyuan Li, Xinyue Wu 和 Rui Zhen 137 数学成绩与数学态度之间的关系：性别、考试焦虑和工作记忆的影响 Ann Dowker 和 Hannah Sheridan
改善了用不间断激发的双重喂养的风力涡轮机的短路电流计算
情感神经反馈训练可以自我调节情绪调节的定义电路。最近研究了这种方法是针对精神疾病的额外治疗方法，对症状和行为产生积极影响。在神经反馈训练之后，一个关键的方面是将自我调节策略转移到实验室外部，以及如何继续在非控制环境中加强这些策略。在这个迷你审查中，我们讨论了自然主义设置下的情感神经反馈的当前成就。为此，我们首先简要概述了情感神经反馈协议的最先进。然后，我们将虚拟现实作为朝着“野外”协议和使用移动神经技术的最终进步的最终目标的过渡步骤进行讨论。最后，我们讨论了有关情感神经反馈方案的公开挑战，包括便利性和可靠性，注意力和工作量中的环境影响等主题等。
不透明度，透明度和情感计算的伦理
摘要 - 人类不透明度是人类在机器方面的固有质量。可以使用不透明的透明关系来阐明人类和机器之间人类和机器之间的描述性关系。这种关系使我们能够描述并进行规范评估人类和机器可能不透明或透明的一系列不透明范围。In this paper, we argue that the advent of Affective Computing (AC) has beguntoshifttheidealpositionofhumansonthisspectrumtowards greater transparency, while much of this technology is shifting towards opacity.我们探讨了这种转变对人类情感信息的含义，以及AC系统对人不透明度的威胁如何产生各种不利影响，例如侵犯人的自主权，欺骗，操纵和焦虑症。也有分配后果使脆弱的群体暴露于不合理的负担，并将其减少到单纯的文件中。我们进一步评估了当前的AC技术，该技术遵循了人类与机器之间的描述性关系，从不透明度和透明度的角度来看。最后，我们预见并解决了我们主张的三个可能的异议。这些是交流系统的好处，它们与隐私的关系以及捕获人类影响的限制能力。通过这些论点，本文旨在从不透明度和透明度的角度引起人类与机器之间的本体论关系，同时强调因其对人类不透明度的威胁而引起的道德关切的严重性。
国际情感科学与工程研讨会
摘要：在本文中，我们提出了一种使用生成对抗网络（GAN）生成合成脑图像的方法。在医学图像分析中，产生与原始图像完全不同的现实医学图像仍然是一项艰巨而重要的任务，而临床图像数据的交换也是实施诊断支持系统的关键问题。尽管如此，研究人员很难获得医疗图像数据，因为图像包含个人信息。最近建议的GAN模型可以学习如何在不看到实际图像数据的情况下分发训练图像，而生成的图像可以完全匿名化的个人信息。所产生的图像可用作训练图像，以分类医学图像，从而可促进医学图像分析。我们的论文中已经实施了图像生成的方法，而不是收集大量MRI数据。我们利用了一种渐进式生长GAN（PGGAN），这是一种新生儿大脑图像生成方法，可用于大脑MRI分类和ADHD预测任务。PGGAN在训练阶段添加新层，慢慢地发现了MRI图像中ADHD的特征。我们的图像生成方法表明，它可以产生大脑MR图像，以避免人造伪影并具有目标症状的临床特征。
情感计算 CSCI534：一种跨学科方法
2025 年春季课程目标：本课程全面、跨学科地介绍情感计算：即与情感相关、由情感产生或有意影响情感的计算。它概述了人类情感理论（它如何由认知、身体和社会环境产生并影响认知、身体和社会环境）、识别和合成情感行为的技术，并说明了如何将这些技术应用于应用程序设计。本课程适合对计算方法有一定了解的非计算机科学专业学生。学生将获得以人为本的计算理论和实践方面的坚实背景，因为它与决策、健康、娱乐和教育学有关。