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积累规则63主动投资113-14情感信任161-2基于代理的理论73-4不可知论概率93、94、97、106-8算法Collusio
累积规则63积极投资113-14情感信任161-2基于代理的理论73-4不可抗拒的概率93、94、97、106–106-8算法勾结209算法决策157、160、160、160、160、168 91–3、96、97、103–5先验概率5箭头，肯尼斯80人工子智能（AGI）111，111，130人工智能（AI）相关的人类元素241特征241欧洲委员会210-12欧盟委员会210-12 243 242金融机构242金融机构的进化206-10挑战208-9 selling 207 - 9 selling 207 - 8 selling 207 - 8 - 8竞赛213–14伦理212–13解释性213隐私213风险管理银行'AI应用程序243-4未来任务248声誉关键风险指标246-7声誉风险245-6社交媒体媒体风险成分247–8
多模态静息状态连接可预测情感神经反馈表现
神经反馈被认为是不同精神疾病的潜在补充疗法。这种方法的兴趣在于预测个人表现和结果。在本研究中，我们应用基于功能连接的建模，使用脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 模式来 (i) 研究静息状态连接是否可以预测情感神经反馈任务期间的表现，以及 (ii) 评估预测连接概况在 EEG 和 fNIRS 技术之间的相关程度。在健康受试者的额叶皮质上记录的 fNIRS 氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度以及受 alpha 频带调制的 EEG beta 和 gamma 波段（分别为 beta-m-alpha 和 gamma-m-alpha）用于估计来自每种神经成像模式的功能连接。对于每个连接矩阵，采用留一法选择相关边，将其汇总为“连接汇总分数”（CSS），并作为输入提交给支持向量回归器（SVR）。然后，使用训练后的 SVR 模型预测被排除在外的受试者的表现。使用 Pearson 相关性评估两种模态的 CSS 之间的线性关系。预测模型显示平均绝对误差小于 20%，fNIRS 氧合血红蛋白 CSS 与 EEG gamma-m-alpha CSS 显著相关（r = -0.456，p = 0.030）。这些结果支持了任务前电生理和血流动力学静息态连接是神经反馈表现的潜在预测因子，并且是耦合的。这项研究促使使用联合 EEG-fNIRS 连接作为结果预测因子，以及作为功能连接耦合研究的工具。
营销互动中的人工同理心：弥合人机在情感和社交客户体验方面的差距
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用脑电图测量量子钙离子的情感影响
Lester Ingber 教授，博士 摘要：背景：自 1980 年左右以来，大脑皮层相互作用的模型——大脑皮层相互作用的统计力学 (SMNI) 已成功计算了许多实验现象，包括使用重要性采样代码自适应模拟退火 (ASA) 拟合注意力任务中的脑电图 (EEG) 数据。SMNI 模型是在经典路径积分的背景下开发的，它提供了直观的见解以及直接的数值优势，例如，使用有效作用作为数据参数拟合的成本/目标函数。目标：先前的作者已经将情感 EEG 数据拟合到神经网络模型中。该项目旨在使用基于物理和生物学的模型来拟合相同的数据。先前的研究表明，注意力状态的 EEG 拟合有所改善；该项目将这些方法扩展到情感状态。方法：路径积分用于经典和量子背景。经典路径积分用于定义成本/目标函数以拟合数据，量子路径积分用于推导在磁矢量势存在下 Ca 离子波的闭式解析表达式，该磁矢量势由高度同步的神经元放电产生，从而产生 EEG。ASA 用于拟合 EEG 数据。结果：该研究的数学物理和计算机部分是成功的，因为使用这些模型拟合 EEG 数据的成本/目标函数与其他作者发表的先前研究一致。但是，由于 SMNI 模型包括这些量子效应，这是继续研究这些问题的另一个原因。这里的结果是一致的，而不是比以前使用神经网络模型的工作更好，尽管这里只使用了一个参数，而不是以前在这些数据上使用的多个过滤器和内核。结论：虽然这些量子效应具有高度推测性，但明确的计算表明它们与实验数据一致，至少到目前为止是这样。当前的超级计算机项目将此模型扩展到情感/情绪数据。几位作者在单个电极位置使用神经网络方法的结果显示出一定的预测能力；这里给出的结果与其他结果一致。然而，由于 SMNI 模型包括这些量子效应，这是继续研究这些问题的另一个原因。关键词：量子力学；路径积分；重要性抽样；神经科学 2022 年 1 月 11 日收到；2022 年 1 月 23 日修订；2022 年 1 月 25 日接受 © 作者 2022。在 www.questjournals.org 上以开放获取方式出版
使用功能近红外光谱
情感解码是使用大脑信号测量方法推断人类情绪状态的推断。这种方法对于开发精神病疗法的新治疗方法至关重要，例如情感神经反馈方案。为了减少训练持续时间并优化临床输出，可以使用独立的志愿者组的数据来训练理想的临床神经反馈，然后再被新患者使用。在这里，我们研究了是否可以使用来自额叶和枕叶区域的功能近红外光谱（FNIRS）信号来实现这种独立的情感解码设计。为此，首先在数据集中对线性判别分析分类器进行了训练（49个参与者，24.65±3.23岁），然后在完全独立的一个（20名参与者，24.00±3.92岁）中进行了测试。在正面与负面（64.50±12.03％，p <0.01）和阴性与中性（68.25±12.97％，p <0.01）的情感状态歧视（68.25±12.97％，p <0.01）之间，发现了类别之间的显着平衡精度。对于一个主动区块，指示志愿者回忆起个人亲切经验，发现正面和中性影响分类的明显精度（71.25±18.02％，p <0.01）。在最后一个情况下，只有三个FNIRS通道足以在中性和积极的情感状态之间折磨。尽管需要进行更多的研究，例如重点关注特征和分类器的更好组合，但我们的结果突出了FNIRS作为独立于主题的情感解码的一种可能的技术，仅使用少数但是具有生物学上相关的特征来达到情绪状态的显着分类精度。
文章 量子情感计算的概念框架及其在多机器人情感融合中的应用
摘要：本研究尝试在量子力学的原理范围内解释、表述和操纵机器人的情感。我们提出的框架将情感信息编码为叠加态，同时使用幺正算子来操纵情感状态的转换，这些转换可通过适当的量子测量操作恢复。所描述的框架提供了在量子情感计算范式中利用量子力学的潜力的重要步骤。此外，在特定通信场景中，使用量子纠缠融合多机器人的情感，从而减少了捕获环境中所有机器人的情感状态所需的量子比特数，并且需要更少的量子门来将机器人的全部或部分情感从一种状态转换为另一种状态。除了所提出的框架所期望的数学严谨性之外，我们还提供了一些基于模拟的演示来说明其可行性和有效性。这一阐述是情感智能表述向量子时代过渡的重要一步。
利用共享神经模式解码自然视频的动态情感反应
本研究探索了使用短暂情感事件（观看情感图片）中的共享神经模式来解码自然体验（观看电影预告片）中的扩展动态情感序列的可行性。28 名参与者观看了国际情感图片系统 (IAPS) 中的图片，并在单独的环节中观看了各种电影预告片。我们首先通过 GLM 分析定位双侧枕叶皮层 (LOC) 对情感图片类别有反应的体素，然后根据他们在观看电影预告片时的反应对 LOC 体素进行受试者间超对齐。超对齐后，我们在情感图片上训练受试者间机器学习分类器，并使用这些分类器解码样本外参与者在图片观看和电影预告片观看期间的情感状态。在参与者中，神经分类器识别图片的效价和唤醒类别，并跟踪观看视频期间自我报告的效价和唤醒。总体而言，神经分类器生成效价和唤醒时间序列，跟踪从单独样本获得的电影预告片的动态评级。我们的发现进一步支持了使用预先训练的神经表征来解码自然体验期间的动态情感反应的可能性。
揭开呼叫中心环境中人工智能的神秘面纱，利用预测分析和情感计算来提高绩效
摘要 情感计算技术旨在感知人类情感并做出响应 (Brigham，2017)。虽然如今许多个人信息都已数字化量化——包括我们阅读的内容、购买的内容，甚至我们自己的健康状况——但大多数人工智能 (AI) 应用中的数据与人类情感之间仍然存在脱节 (Mok，2015)。然而，技术已经发展到能够快速处理大量数据的地步，不仅可以评估个人的言语，还可以评估他们的情绪状态。系统可以根据感受提供适当的响应，为呼叫中心等工作环境以及欺诈检测和客户漏洞等其他关键领域带来益处。
阿立哌唑对精神分裂症和精神分裂症的症状有效
这项重要的大型研究提供了第一个基本证据，与领先的非典型抗精神病药物相比，阿ipiprazole具有相似的功效和更大的耐受性。凯恩（Kane）等2和丹尼尔（Daniel）等人3（在Kelleher等人4中报道）或氟哌啶醇与安慰剂的试验提供了相关证据。在这些研究中，阿立哌唑具有可比的疗效，至少在发病中与常规药物一样快。它也与较不严重的副作用有关。这项试验中使用的利培酮的最大剂量5并不是当今美国实践的典型代理，并且对于某些受试者而言，滴定可能太快了。这些因素可能影响了阿立哌唑有利的结果。阿立哌唑的给药也可能很高。剂量超过15 mg/天，通常与疗效提高不相关。6