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情绪脑电图中有效的情感指标...
摘要 本研究探讨了脑电图 (EEG) 在表征情绪方面的应用，并深入了解了自我报告结果与机器学习结果之间的一致性。30 名参与者参与了五个旨在引发特定情绪的虚拟现实环境，同时记录了他们的大脑活动。参与者通过自我评估人体模型自我评估了他们的真实情绪状态（包括唤醒度和效价）。采用梯度提升决策树作为分类算法，测试 EEG 在表征情绪状态方面的可行性。出现了与不同效价和唤醒度水平相对应的独特神经激活模式，自我评估结果与分类器之间显著的对应关系表明，基于 EEG 的情感指标可成功应用于情绪表征，揭示了将其用作真实测量的可能性。这些发现为 EEG 作为情绪表征工具的有效性及其对更好地理解情绪激活的贡献提供了令人信服的证据。
关于人类的个性化情感计算的调查 -
摘要 - 在计算中，个性化的目的是训练一个模型，该模型通过优化一个或多个绩效指标并遵守特定的约束来迎合特定个人或一组人。在本文中，我们讨论了情感和个性计算中的个性化需求（以下简称为情感计算）。我们介绍了情感计算中最新的个性化方法的调查。我们的评论跨越了培训技术和目标，以实现情感计算模型的个性化。我们将现有方法分为七个类别：（1）目标特定模型，（2）小组特定模型，（3）基于权重的方法，（4）微调方法，（5）多任务学习，（6）基于生成的模型和（7）功能增强。此外，我们还提供了对被调查文献的统计荟萃分析，分析了不同情感计算任务，互动模式，互动环境以及调查工作中的个性化水平。基于此，我们为那些有兴趣探索这一方向的人提供了路线图。
在情感科学中实现跨学科研究
摘要。有效的科学对情绪和其他影响现象进行了跨学科研究。目前，由于缺乏用于描述，表现和报告个人情感经历的术语的共同定义以及对这种经验的科学研究的结果，因此对此类研究进行了影响。高质量的本体论为现实中的实体类型和此类实体之间的关系提供正式的定义，这些定义可用于跨不同学科跨不同的数据进行分析和统一数据。迄今为止，几乎没有针对这种有效现象的正式代表，部分原因是在定义和分类事务上有效的科学社区中广泛的辩论。为了确定这一要求，我们正在发展情感本体（EMO）。可从https://emotion-ontology.googlecode.com/svn/trunk/下载完整的OWLDOC文档和生成的OWLDOC文档。
模块标题认知和情感神经科学...
本课程将涵盖先进的认知神经心理学和情感神经心理学。认知神经心理学的讲座将包括介绍性讲座，然后进行有关感知疾病（对象识别）注意力（疏忽综合征），记忆（Ramnesias）和基底神经神经节疾病（帕金森氏病）的疾病的讲座。课程的后半部分将涵盖情感和解释性偏见，情绪处理，强迫性障碍，厌恶，移情神经科学以及音乐和情感的神经科学的讲座。2）模块的目的指定模块的目的，即提供此模块的广泛教育目的。
预测情感和认知学习结果
大气条件的最新变化在地球表面施加了很大的压力，导致态度变化，对生存和生活方式的恐惧。学校并不来自气候条件变化的这些影响。因此，这些研究。检查了气候变化向量之间的联系，例如课堂温度变化，持续的干旱，中学生的严重洪水发生，班级参与和中学生的学习成绩。这项研究采用了事后研究设计，总共使用了1,881个进行数据收集。将两种研究工具，气候变化量表和班级出勤，班级参与和学术绩效量表用于数据收集。使用因子分析对仪器进行验证，以评估项目的维度，并使用组件分析和varimax旋转获得因子。为了评估原理的适应性和可接受性，使用最大似然估计方法进行了验证性因素分析（CFA），并且探索性因素分析和CFA的因子负载并没有太大差异。使用简单和多线性回归技术分析收集的数据。结果表明，相对，持久，严重的洪水和课堂温度变化对学生的班级参与，上课和学业表现产生了重大贡献。陈述了研究的含义和建议。同样，变量；当综合检查时，严重的洪水，干旱和课堂温度有助于班上出勤，班级参与和学生学业表现的差异。
面向主体不可知的情感识别
摘要 本文重点研究情感识别，旨在基于脑电信号在与主体无关的范式中实现。然而，脑电信号在与主体无关的情感脑机接口 (aBCI) 中表现出主体不稳定性，从而导致分布偏移问题。此外，该问题可以通过领域泛化和领域自适应等方法得到缓解。通常，基于领域自适应的方法比领域泛化方法产生更好的结果，但对于新主体，需要更多的计算资源。我们提出了一种新颖的框架，即基于元学习的增强领域自适应，用于与主体无关的 aBCI。我们的领域自适应方法通过元学习得到增强，它由一个循环神经网络、一个分类器和一个基于求和可分解函数的分布偏移控制器组成。此外，我们提出，解释求和可分解函数的神经网络可以有效地估计不同领域之间的差异。增强域自适应的网络设置遵循元学习和对抗学习，其中控制器通过测试阶段的几个自适应步骤迅速适应使用目标数据的新域。我们提出的方法在公共 aBICs 数据集上的实验中被证明是有效的，并且实现了与最先进的域自适应方法类似的性能，同时避免使用额外的计算资源。
情感模仿、情感信息空间和元宇宙
摘要 当前的技术设计追求将类似人类的特征应用于人工智能技术。由于人类思维的本质复杂性，这些尝试面临许多挑战。认知模仿是一种在设计智能技术时模仿人类信息过程的设计方法。重点是模仿认知、人类知识结构和所代表的心理信息内容，这解决了技术设计中的一个基本问题。然而，认知是人类思维中信息处理的一个方面。情感信息处理在解决认知过程的意义方面也起着至关重要的作用。本文讨论了情感模仿（从概念工程的认知模仿扩展而来）作为一种设计人工智能技术智能和类人实体的设计方法。情感模仿的自然框架来源是情感信息空间，指的是人周围具有情感意义的物体。情感模仿和情感信息空间在指导元宇宙设计方面的潜力被用作一个说明性示例。
虚拟现实中的情感可视化：综合评论
情感计算中的一系列研究表明，可以通过实时分析其电生理活性来推断用户情感状态的某些特征。但是，尚不清楚如何使用从电生理信号中提取的信息来创建虚拟现实（VR）用户情感状态的视觉表示。可视化用户在VR中的情感状态可以导致精神卫生保健的生物反馈疗法。了解如何在VR中可视化情感状态需要一种跨学科的方法，以整合心理学，电生理学和视听设计。因此，本评论旨在整合这些领域的先前研究，以了解如何开发可以自动创建用户情感状态的视觉表示的虚拟环境。手稿在四个部分中解决了这一挑战：首先，总结了与情感和情感有关的理论。第二，证明视觉和声音提示往往与情感状态有关。第三，描述了一些评估影响的可用方法。第四部分和最终部分对虚拟现实环境的开发包含五个实际考虑因素，以影响可视化。
针对老年情绪和认知障碍的情感计算
情感计算（也称为人工智能情感智能或情感 AI）是研究和开发能够识别、解释、处理和模拟情感或其他情感现象的系统和设备。随着全球老龄人口的快速增长，情感计算在老年情绪和认知障碍的治疗和护理方面具有巨大的潜力。对于老年抑郁症，从声音生物标记到面部表情再到社交媒体行为分析的情感计算可用于解决当前筛查和诊断方法的不足，减轻孤独和孤立感，提供更加个性化的治疗方法，并检测自杀风险。同样，对于阿尔茨海默病，眼球运动分析、声音生物标记以及驾驶和行为可以为早期识别和监测提供客观的生物标记，使人们能够更全面地了解日常生活和疾病波动，并有助于理解躁动等行为和心理症状。为了优化情感计算的效用，同时降低潜在风险并确保负责任的发展，需要对针对老年情绪和认知障碍的情感计算应用程序进行道德开发。
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