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应对危急事件并利用创伤......
个人在经历痛苦事件后会产生一系列情绪反应，包括怀疑、震惊、愤怒、恐惧和悲伤。心理急救是对正在遭受痛苦并可能需要支持的人的一种反应。这是我们每个人都可以提供的，您无需成为专业人士即可为处于困境中的人提供支持。心理急救解决个人的实际和情感需求，旨在增强恢复能力。心理急救也符合我们对创伤反应实践的理解，如第二部分所示。世界卫生组织建议“学习心理急救的基本原则将有助于您为非常痛苦的人提供支持，而且重要的是，知道什么话不该说。” [ http://www.who.int/mental_health/world-mental-health-day/2016/en/ ] 此外，英国创伤委员会在推荐危急事件指导时也采用了心理急救原则 [ 制定危急事件政策 - UKTC (uktraumacouncil.org) ]。基本原则是促进安全、平静、联系、自我效能和希望。我们将在下面概述这些原则，并讨论如何将其应用于丧亲或重大事件后的行动。安全
基于逼真的中性运动的合成
抽象大多数自动表达分析系统试图识别一系列传统的表达方式，例如幸福，悲伤，愤怒，惊喜和恐惧等。尽管这套表达方式是面部最典型的表达式，但它与身体表达式所告诉我们的内容并不是最代表性/相关的。本文提出了一种新颖而通用的方法，用于使用人类姿势识别身体表情。我们的方法基于给定表达式产生的中性运动的概念。第二次，我们估计残基函数，作为两个相关运动之间的差异，即表达式和中性运动。更准确地说，受心理学领域研究启发的此功能给出了运动的“中立性”得分。使用此“中立分数”，我们提出了一个成本函数，该成本函数能够从任何输入表达运动中综合中性运动。中性运动过程的合成基于两个嵌套的主成分分析，提供了一个可以移动和选择现实的人类动画的空间。在具有异质运动和身体表达的四个数据库上评估了拟议的方法，并在超过艺术状态的身体表达识别方面获得了识别结果。
面部面容的经验声音...
设备有很多用途，并且每天使用的使用次数正在增加。机器感知将有助于开展各种活动，包括复杂的活动。机器感知使机器能够理解其物理环境和对话伙伴的意图。在这项研究中，我们使用卷积神经网络的深度学习技术将图像分为幸福，悲伤，愤怒，惊奇，不喜欢和焦虑等类别。使用此方法是因为CNN比其他统计技术产生更好的结果。使用CNN需要特征学习，这是至关重要的任务。此外，使用两个语料库评估了社区：一种用于社区教育，另一个用于定义网络的结构。将以一流精度产生结果的网络与第二个数据集进行了比较。在表现出面部情感的独特事实集测试时，该网络提到了有利的结果，即使它已经使用了最好的语料库进行了培训。尽管结果表明该网络不再是国王，但证据表明，深度学习可能适合对面部情绪表达进行分类。因此，深刻的掌握可以增强人类系统的联系，因为其学习技能将使机器能够感知更多。
对晚期癌症患者的不公正经验问卷的初步验证
认为不公正的不公正现象是通过慢性疼痛患者的不公正经验问卷（IEQ）检查的（5、8、9）。IEQ最初是针对损伤后慢性肌肉骨骼疼痛的成年人开发和验证的（6）。基于主要成分分析，沙利文及其同事将该量表的两个基本组成部分标记为“严重性/损失的严重性/不可弥补性”（例如，“大多数人不了解我的状况严重”，而“我的生活将永远不会是同一”）和“责备”（例如，“我的责备”（例如，“我的责任），因为我的遭受了，因为我的遭受了，因为他的苦难是所有的，所以”（否则），而”（否则）（又是所有的）。IEQ随后被翻译成多种语言（例如，法语，德语，Farsi），在慢性疼痛种群中表现出良好的可靠性和有效性（6，10）。通过IEQ总分来衡量的较高疼痛相关的不公正现象与更大的疼痛强度，功能障碍，残疾和困扰有关（例如，愤怒，焦虑，抑郁症状），疼痛的接受程度较低，生活质量较低（5、8、9）。IEQ还用于评估与各种疾病有关的不公正现象，包括骨关节炎，脊髓损伤，镰状细胞疾病，严重的抑郁症和癌症（10）。
使用CNN
在人际关系中，人类情感识别起着重要的作用。通过面部表情，言语和身体手势，情绪得到了反映。人类通信之间的相互作用对于情绪识别具有很高的重要性。只有通过有效的沟通，口头或非语言，这些互动才能进行。在非语言交流中，重要手段之一是情感识别，这有助于辨别沟通者的情绪和状态。情绪有助于与机器合作，使沟通更自然。选择面部数据库和用于提取面部特征的图像是比较的方法之一。在涉及人类计算机相互作用以及图像处理的应用中，使用图像识别情绪已成为一个领域，可以在整个过程中探索。人类的情感识别系统包括以下组件进行图像的预处理和获取，特征提取，分类，面部检测，然后对情绪进行分类，该系统可实时在视频屏幕上产生情感。在此系统中，重点是网络摄像头捕获的实时图像。这些系统包括幸福，紧张，惊喜，悲伤，恐惧，愤怒和厌恶等情绪，这些情绪被每个人所接受。关键字：人类情感，特征提取，认可。1。简介
有效的自杀预防 - AF.mil
了解你的员工——在他们需要之前就关心他们。与你的同事和你上级建立一种关爱和支持的关系，并成为他们生活中的一份子。他们将来会更愿意和你（诚实地）谈论任何可能的个人问题。 注意警告信号——可能自杀的最明显迹象是：谈论绝望的感觉、感觉自己是别人的负担、感到被困住或想死。但不太明显的迹象可能是酗酒增加、从社交圈消失或自我孤立、表现出不寻常的悲伤/愤怒/攻击性、放弃珍贵的物品，甚至突然好转或“感觉好多了”。如果你注意到这些行为变化中的一个或多个，是时候和他们谈谈了。 询问、关心、陪同 (ACE)——勇敢地直接问这个问题：“你有没有想过自杀？”然后倾听、鼓励，并试着表达理解而不是评判。如果情况需要，请询问您是否可以将他们带到可以提供帮助的人那里：一级军士、牧师、心理健康诊所或嵌入式 ART 成员。有疑问？请通过 363ISRW.ART.363ISRW@us.af.mil 或 757-764-9316 联系我们
艺术与创造力
我经常被别人描述为一个古老的灵魂。我的性格就是这样。但是，我的健康似乎想夸大这一点。我和我的朋友开玩笑说我23岁。这源于以下事实：19岁时，我被诊断出患有类风湿关节炎和肥大细胞障碍。这些慢性状况使我的生活成为了痛苦，恐惧，不眠之夜，焦虑和愤怒时刻的艰苦战役，但我很幸运能够有一个支持团队，可以帮助我每天攀登那座山丘。当我与那个慢性病山作斗争时，我的心理健康变得越来越强大。我学会了接受我的条件，但不让他们定义我，学会了与美好的日子一起接受糟糕的日子，并接受我的生活总是由药鸡尾酒组成，以使我活着。我学会了通过这些斗争对自己保持满意。但是，当我降落在底部时，这种接受和福祉坠落在山上。我降落在那座山的底部，完全被击败，不确定我是否有机会尝试再次爬上那座山。
特殊教育建议Rivendell ...
不要将社会情感学习能力与行为挑战混为一谈，而社会情感学习能力（如勇气和同理心）是发展完整孩子的关键组成部分，重要的是不要将这些孩子与解决行为挑战相结合。两者同样重要，而且它们也重叠。但对于许多老师而言，寻求解决课堂爆发和极端行为的帮助是第一要务。教师对有问题行为不断增长的强度的压力迫使太多专业。当社会情感上的努力开始时，他们的挫败感就会越来越愤怒。社会情感学习是涵盖许多主题的广泛刷子。经常，前线人员认为这些努力将解决有问题的第三级行为，而这根本不是主要重点。建立真实的学生教师关系大流行使许多学生感到脱节，并想知道为什么学校很重要。，尽管几乎所有学校都在努力建立一个热情的气候，创建咨询期以及在学生和员工之间建立纽带的其他策略，但仍然太多的孩子感到迷失，无形或不重要。幸运的是，基于共同利益和真实相遇的更结构化的方法可以帮助您。
基于人工智能的学生情绪和参与度检测...
摘要。班级规模和师生比是决定课堂教学质量的两个最重要因素。在南亚国家，尤其是印度，班级规模非常大，导致师生比非常高，约为 60:1。虽然政府计划通过各种政策措施提高教师的可用性，但现有的教学社区急需技术支持，以帮助他们提高印度的教育水平。该项目提出了一种情绪检测算法，可用于师生比较高的典型印度教室。目前，作为算法一部分设计的卷积神经网络的准确率为 86%。该模型成功检测出 7 种主要情绪——快乐、悲伤、厌恶、惊讶、愤怒、恐惧和中性。这些被映射到高、中、低参与度水平。该算法使用面部情绪识别 (FER) 处理课堂上学生的实时图像。它确定情绪，然后将其映射到适当的参与度水平。该项目对教学界具有宝贵的意义。教师将能够按班级、每周/每月查看学生的参与度报告，帮助他们识别学生的参与度趋势，并采用适当的干预措施来提高学生的参与度和学习成果。
在类似工作环境中推断用户面部表情 | WorkingAge
摘要 —与快乐、悲伤、恐惧、愤怒、厌恶和惊讶这六种基本情绪不同，用效价（正性 - 负性）和唤醒（强度）来建模和预测维度情感已被证明对于自然和现实世界设置更灵活、适用和有用。在本文中，我们旨在推断用户在不同难度级别（基线、简单、困难和压力条件）下从事多项工作类任务时用户的面部情感，包括（i）办公室环境，他们从事一项体力要求较低但需要更大精神压力的任务；（ii）流水线环境，需要使用精细运动技能；（iii）代表远程办公和电话会议的办公室环境。为了这个目标，我们首先设计了一项具有不同条件的研究，并收集了 12 个受试者的多模态数据。然后，我们用各种机器学习模型进行了几项实验，发现：（i）面部表情的显示和预测在非工作环境和工作环境中有所不同；（ii）使用在类似工作环境中捕获的数据集可以提高预测能力；（iii）片段级（光谱表示）信息对于改善面部表情预测至关重要。索引术语——情感状态、类似工作的任务、工作环境中的情绪