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父母从早期干预服务过渡到学校服务的经历。Rios, K., & Buren, M. (2024)。早期干预杂志，46( 1)，58-75。https://doi.org/10.1177/10538151231159634 早期干预 (EI) 提供必要的支持以满足婴幼儿的发展需求，并帮助家庭了解如何满足孩子的需求。然而，在 3 岁时，这些服务不再提供，家庭需要过渡到学校服务。到目前为止，关于家庭对孩子从 EI 过渡到学校服务的看法的研究有限。为了填补文献中的这一空白，对 14 名家长进行了一项定性研究，采用半结构化访谈。该研究考察了从 EI 到学校服务的过渡过程。研究结果表明，父母在 EI 方面有着积极的体验，尤其是与 EI 团队合作。值得注意的是，参与者表示，在从 EI 服务过渡到学校服务期间，他们感到压力水平升高，并依赖 EI 和学校专业人员在个性化教育计划 (IEP) 过程中投入最少的情况下获得服务。本文讨论了对研究和实践的影响。
人工智能时代的人类触摸
情绪；数据。1。简介技术环境目前正在发生重大转变，两个关键概念出现为中心：情绪智能（EI）和人工智能（AI）。情绪智力（EI）探讨了人类情感，社会互动和自我意识的领域，而人工智能（AI）涉及模仿人类智能的机器人和算法的发展[1]。从历史上看，人们将这些类别视为独立实体，每个实体都代表了人类和机器技能的不同方面。最近的突破表明，情绪智力（EI）与人工智能（AI）之间的相互作用令人着迷，激励我们研究他们的同性恋，潜在的协同作用和社会后果。心理学家彼得·萨洛维（Peter Salovey），约翰·梅耶（John Mayer）和丹尼尔·戈尔曼（Daniel Goleman）推广了情绪智力（EI）的概念，这是我们有效识别，理解，控制和利用情绪的能力。它包括一系列能力，例如自我意识，自我控制，同理心，动机和社交技能。情绪智力（EI）专注于识别和理解自己和他人情绪的能力。它涉及使用情感信息来影响我们的行动和思想，并促进积极和和谐的关系。现代心理学承认情绪智力（EI）是实现个人和专业成就的关键要素。在一再的研究表明，具有高情绪智力的人（EI）具有卓越的心理健康，领导才能，决策能力和人际交往。情商（EI）在各个领域（例如教育，医疗保健，领导力发展和组织管理）至关重要[2]。
![arxiv：2502.05536v1 [physics.gen-ph] 2025年2月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d31f598b6e77e63b5007704312eb6b3f8e400457.webp)
电池的移动版本，用于评估听觉感觉运动能力和时机能力（Baasta）：实施和成人规范
抽象自闭症是一种神经发育状况，与大脑兴奋性（E）和抑制性（I）系统之间的总体失衡有关。这样的EI失衡会导致结构和功能性皮质偏差，从而改变大脑中的信息处理，最终导致自闭症特征。然而，尚未研究整个儿童和青春期的EI失衡的发展轨迹。因此，其与自闭症特征的关系尚不清楚。在本研究中，我们确定了EI平衡（F-EIB）的功能度量（F-EIB），从静止状态的电生理记录中，最终样本的92名自闭症儿童在6至17岁之间的最终样本和100个Allistist Allistist（即非自动主义）儿童（即按年龄，性别，性别和非Verbal-verbal-iq匹配）。我们将F-EIB的发展轨迹与自闭症特征的行为评估以及语言能力相关联。我们的结果表明，与同类儿童相比，自闭症的差异性EI伴随。重要的是，F-EIB价值观的发展轨迹与个人语言能力有关。特别是，在儿童晚期和青春期早期的兴奋性与听力理解的下降有关。我们的发现提供了反对自闭症儿童的普遍EI失衡的证据，纠正非语言智商。相反，我们表明，EI余额的发展轨迹与自闭症特征发展的差异在特定年龄范围内。这与抑制性脑活动的晚期发展是自闭症特征的关键基础的提议一致。
25推进人类计算机互动
目的：使用计算机硬件和软件领域的进步来取得各种行业的进步，包括业务，制造业，教育，健康和治理。但是，无论人工智能（AI）的应用，即AI系统的情感或情感智力（EI），都有一个共同的分母。本文旨在讨论EI模型的主要要素与人工情绪智力（AEI）系统的整合。设计/方法论：纸张结构具有描述性。根据研究AI，EI和AEI领域的50项研究，该论文扩大了有关AI和EI之间互联的讨论。调查结果：借助大数据的可用性，高级数据分析工具，能够进行多元分析，可扩展记忆和保留的复杂算法，AI开始掌握理解，学习和应用人类情绪以及获得情感智力。本研究提出，通过模拟人类所表现出的学习机制可以实现人为的情绪智力。研究含义
2022 Spring高级设计博览会会议
田纳西州佩里县州立13号公路上的布法罗河上的替换桥的设计•专业导师：埃里克·斯莱顿先生，佩尔； EI Nick Kniazewycz先生；杰西·胡佛先生，体育；塞思·布拉德利（Seth Bradley）先生，体育；艾米丽·卡彭特（Emily Carpenter）女士，体育； EI吉米·斯卡莱斯先生； EI Jesse Wooden先生； and Ms. Rebecca Williamson, EI all of Tennessee Department of Transportation • Civil Engineering Faculty: Dr. Badoe, Dr. Click, Dr. Huff, Dr. Weathers, and Dr. Kalyanapu • Project Team Members: Zane Robinson, Kalei Hair, Elise Galea, Brianna McCall, Blayne Carroll, and Abigail Cothron
国际公共部门欺诈论坛利用人工智能打击公共部门欺诈
在加拿大，他们运营着一项就业保险 (EI) 疾病计划。利用人工智能的诚信项目之一，通过重点识别虚假的医生证明，支持对 EI 福利计划滥用行为的持续调查。一旦发现此类证明，就会将其与 EI 福利联系起来，以选择要调查的案件。该项目使用转录和图像，并采用各种人工智能技术从中提取相关信息。例如，将自然语言处理 (NLP) 应用于转录以提取有关医生的详细信息。光学字符识别 (OCR) 用于从医学图像中提取该信息，而网络分析则有助于识别与已知或新发现的欺诈案件相关的索赔人。