XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systememotion
精神分裂症和躁郁症风险人群在情绪 Stroop 任务期间的大脑前额叶活动——一项 fNIRS 研究
目标：情绪斯特鲁普效应被定义为与中性刺激相比，对情绪刺激的反应时间增加。文献中经常报道这种效应，包括行为和神经生理层面的报道。本研究的目的是调查在情绪斯特鲁普任务中，有精神分裂症和躁郁症风险的个体的大脑前额叶激活情况。我们预计会观察到与健康对照组相比，高危人群的激活程度会降低。方法：精神病高风险（HR）、精神病超高风险（UHR）、躁郁症风险（BIP）个体和健康对照组（HC）执行情绪斯特鲁普任务，其中包括正价、负价和中性词。功能性近红外光谱（fNIRS）用于测量代表背外侧前额叶和额颞叶皮层大脑活动的氧合血红蛋白（O 2 Hb）水平。结果：结果显示，与 HC 组相比，HR 组和 UHR 组的右背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 的 O 2 Hb 水平显著降低，表明活动性较低。尽管这种下降与词语的价数无关，但对于负面词语来说，下降最为明显。此外，与 HC 组相比，所有高危人群的额颞叶皮层 (FTC) 中的 O 2 Hb 水平均显著降低。结论：精神病和躁郁症风险人群的 FTC 活动性降低反映了非特异性功能障碍。HR 组和 UHR 组 DLPFC 活动性降低表明，在有精神分裂症精神病风险的个体中已经发现了额叶功能减退。
引用Pappa S，Caldwell-Dunn E，Kalniunas A和Kamal M（2024）Cariprazine在女性情感上不稳定的人格障碍管理中
情感上不稳定的人格障碍（EUPD）是一种使人衰弱的精神障碍，其特征是长期存在的情感不稳定性，扭曲的自我形象，冲动和不稳定的人际关系（1）。具有EUPD的个体表现出明显的功能障碍，包括高病态的精神病患者，药物使用，故意自我伤害（DSH）和自杀行为（2），尤其是在女性中，她们比男性接受诊断的可能性高三倍（3）。在法医队列中，它影响了多达35 - 57％的人口（4），EUPD对治疗临床医生构成了进一步的挑战，包括更高的反社会行为率，对他人的暴力风险升高，以及对安全性的必要强调，对安全性，潜在的严重行为问题（4）。此外，尽管EUPD主要被视为一种情绪调节障碍，但研究表明，精神病症状相当普遍，患病率在临床人群中为26％至54％（5）。尽管当前没有监管机构正式批准的药物特定治疗EUPD，但多达96％的患者至少接受一种精神药物，较高标签，而多药物很常见（6，7）。药理学管理策略包括使用第二代抗精神病药（SGA）（例如利培酮和奥氮平），这些抗精神病患者被处方，用于eupd的住院病人中高达70％（6）。Aripiprazole所证明的，其药理学研究也可能对靶向强迫性状有益（12-14）。SGA的潜在目标症状包括认知感知症状，抑郁，焦虑，愤怒，冲动性，偏执和解离行为，但是缺乏支持单个SGA使用的高质量证据（8、9），并且长期使用受到不利副作用的阻碍（10）。最近，由于其有利的耐受性，多巴胺受体部分激动剂（DRPA）的所谓“第三代”对精神疾病的治疗产生了显着兴趣（即降低了引起不良的心脏代谢，抗胆碱能和荷尔蒙作用经常遇到的倾向，使它们可能更适合长期使用（11）。尽管
cambiacolore关键字（最大5）：社会情感学习
对技术解决技术的问题的简要描述旨在为幼儿园和小学的教师提供一种工具，以研究与社会情感学习和群体情感氛围有关的概念。实际上，这项研究强调了在学校课程中插入社会情感学习的重要性，为学生提供了与表达，认可和调节情绪有关的技能发展的发展。研究还表明，教师如何对将社会情感学习融入其教育计划以及技术如何帮助传达这些概念的想法表示关注。<挖掘变革利用了有形技术的潜力，根据参考文献，这些技术能够刺激用户的好奇心和参与度。优势该技术提出了以下优点：
超越东西方的人工智能
摘要：人工智能是指执行、识别或记录情感状态的技术。然而，人工智能不仅仅是一种技术功能，它也是一个社会过程，通过这一过程，文化对情感是什么以及如何产生情感的假设被转化为代码、软件和机械平台的复合体，从而使某些情感模型比其他模型更具可操作性。本文说明了在为机器配备情商的项目中，文化差异的各个方面是如何被纳入和消除的。本文通过比较 20 世纪 90 年代在北大西洋地区出现的情感计算领域和 20 世纪 80 年代在日本发展起来的感性（情感）工程来实现这一点。然后，本文利用这种比较来论证文化概念在人工智能系统的开发和批判中的更多样化应用。
多模态情绪识别研究：整合面部...
摘要 — 戏剧作品中的情感识别在基本的人机交互、情感计算和其他各种应用中起着关键作用。传统的单模态情感识别系统在捕捉人类情感的复杂性和细微差别方面往往面临挑战。为此，本研究调查了多种模态信息的整合，包括面部表情、语音和生理信号，以增强情感识别系统的稳健性和准确性。通过结合这些不同的信息来源，我们的目标是更全面地了解人类的情感，并提高情感识别模型的性能。该研究探索了各种方法，包括特征融合、注意力机制和跨模态迁移学习，以有效地结合和利用来自面部表情、语音和生理信号的信息。此外，我们解决了与领域适应和缺失数据处理相关的挑战，确保所提出的多模态方法在数据收集条件可能变化的现实场景中保持稳健。为了证实所提出方法的有效性，我们在为多模态情感识别精心制作的基准数据集上进行了实验。该数据集包括通过面部特征、录音和生理传感器捕捉到的各种情绪表达。评估指标经过精心选择，以评估模型在各种模式下捕捉人类情绪的复杂性和细化程度的能力。我们的研究通过深入了解面部表情、语音和生理信号之间的相互作用，加深了对多模态情绪识别的理解。所提出的框架不仅提高了情绪识别的准确性，而且还提供了对情绪状态的更全面理解，促进了人机交互和情感计算应用的进步。
AI在工作场所或教育机构禁止欧盟法规2024/1689（AI ACT）禁止的情绪识别的系统
《欧洲AI法案》（2024/1689）自2024年8月1日起就一直有效，并规范了欧盟（EU）的人工智能（AI）的使用。AI法案具有基于风险的方法。因此，从2025年2月2日起，禁止某些带来不可接受风险的AI系统。由《 AI法案》的主管来解释如何以监督目的解释禁令。为了在荷兰为此做准备，Autoriteit Persoonsgevens（AP）询问感兴趣的各方（公民，政府，企业和其他组织）及其代表寻求需求，信息和见解。我们可以使用所有输入来考虑对禁止的AI系统的进一步澄清。2024年9月27日，AP发布了第一个关于AI法案前两项禁令的意见。在第二次呼吁输入中，我们解决了第六次禁止：在工作场所或教育机构领域的情感识别系统（禁令F）。稍后，我们将要求对其他禁令进行输入。本文档在通过一组问题要求（附加）输入时概述了这些禁止的AI系统的特定标准。可以提交捐款，直到2024年12月17日。AP根据其作为算法和AI的协调主管的角色来呼吁输入。为了完成这项新任务，在AP内建立了算法监督协调部（DCA）。荷兰政府目前正在为《 AI法案》的国家监督当局进行正式指定。此呼吁的投入还与为支持《 AI法案》禁止的AI系统的未来监督进行的准备工作保持一致。
不同的全脑功能连通性与具有破坏性行为的儿童和青少年相关的反应性侵略性和冷酷无情的特征
最初是公共场所：Werhahn，Julia E； Smigileski，卢克斯； SACU，SEDA；穆尔，苏珊娜； Wirelinger，David；没事，吉利；母亲，Le-Andra M； Glennon，Jeffrey C； Firstra，Peter J； Dietrich，Andrea；拖延，蕾妮·斯莫尔； Acgregin，Pascal M；霍尔兹（Holz），纳西（Nathie E）；京，莎拉； Banaschewski，Tobias； Sume，Melanie C； Schulze，Ulrike M e； Lythgo，David J； Sethi，Arjun；克雷格，迈克尔； Mastroiani，数学； Sagar-Ouryhli，伊利亚斯； Santush，Paramaa J；罗莎，米雷亚；巴尔加罗，努里亚； Castro-Fornis，Josefina； Arango，Celso； Penzol，Maria J； Switch，Marcel P；弗兰克斯，巴拉拉；通常，Jan K；苏珊（Susanne）沃尔兹（Waltza）；丹尼尔·布兰奇（Brange）（2023）。不同的全脑功能连通性相关性或儿童和青少年白人破坏性行为的反应性侵略性和死亡的反应性特征。神经图像：临床，40：103542。doi：https：//doi.org/10,1016/j.nicl
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。
奖励情绪学习和氯胺酮研究
研究假设氯胺酮作为抗抑郁药的疗效现已确立，但其抗抑郁作用的基础机制尚未得到充分描述。在动物文献中的工作和人类的研究表明对抗乳酸和记忆重新稳固的特定作用。在这项研究中，研究人员将进一步探索氯胺酮对学习和记忆的影响，并在健康志愿者样本中衡量神经水平上相关的变化。参与者将被分配接受氯胺酮或安慰剂，并完成一组任务，这将使调查人员能够量化氯胺酮在氯胺酮输注后24小时学习奖励和惩罚和记忆的学习奖励，惩罚和记忆的影响。这项研究将帮助研究人员了解氯胺酮抗抑郁作用的基础，并帮助开发新的抑郁症治疗方法。