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人类计算机互动中情感的未来
情绪已经在HCI中进行了二十年的研究，并有兴趣感应，表达，传输，建模，体验，可视化，理解，构造，调节，操纵，操纵或适应人类人类和人类计算机互动中的情感。这个关于人类计算机互动中情感未来的CHI 2022研讨会汇集了培养的研究人员，汇集了有关HCI迄今情绪研究的研究，并探索了可能的未来。通过小组讨论和协作猜测，我们将解决以下问题：数字技术与人类情感之间的关系是什么？情感在HCI研究中扮演着什么角色？HCI研究人员应该如何概念化情绪？HCI研究人员何时应该使用情感的跨学科理论或创造新理论？可以为特定的情感设计，并且这些知识可能在哪里应用？公展研究对设计，道德和福祉的影响是什么？人类计算机互动中情感的未来是什么？
1-2-3Magic®和情感教练
认证成为经过认证的家长教育者，为您提供给父母所需的其他资源。这可以确保我们的产品仅以最高质量教授。获得认证有几个好处：每年认证会续签。在第一年的内部预订中包括了认证，此后，每年将收取49美元的认证费，以保持认证的父母教育者。
AI情感识别-IJRPR
理解和表达情绪是孩子认知和社会发展的关键部分。但是，有情感困难的孩子可能在认识和传达自己的感受时面临挑战。本文介绍了基于AI的情感识别系统来解决此问题。系统使用计算机视觉和深度学习技术通过面部表情来检测情绪，并提供个性化的，特定于情感的建议来指导儿童的情感理解。儿童的情绪智力与改善的社交互动和学习成绩有关。传统的情感检测方法取决于心理评估或手动观察，这可能是耗时且主观的。我们的系统利用AI自动化和增强情绪检测准确性，提供既客观又可扩展的实时反馈。
DBT 技能 - 情绪调节
情绪和行为密不可分。如果你感到愤怒，你可能会大声说话或争吵。如果你感到悲伤，你可能会疏远朋友。行为和情绪紧密相连。很多人不知道的是，这种联系是双向的。正如情绪导致行为一样，行为也会导致情绪。这意味着做相反的事情可以改变你的感受。如果你通常在生气时大声说话，请尝试安静而有礼貌地说话。如果你在感到悲伤时退缩，请特意去拜访朋友。一开始可能会觉得很勉强，但采取相反的行动可以让你的感受朝着更积极的方向发展。
情感教练 - 一个教育
概述描述情感教练是一种方法，它使孩子能够通过支持他们的不同情绪来管理自己的行为。它源于以下事实：行为受到情感的影响，并且是一种与孩子互动的特定方式，可以为他们提供情感的语言。该方法是由Gottman（1996）开发的，他探索了不同的育儿风格，发现父母对孩子情绪的看法会影响父母的方式。没有机会与主要照顾者建立安全的纽带的孩子有时是由于创伤性的早期经历，通常无法调节压力，并且需要一个能够与他们共同调节的成年人。共同调节是当成年人与孩子互动以提供养育和安全的关系（孩子经常尚未经历）并建模自我调节技能时。情感教练是当下处理行为的实用方法。它涉及：
情绪调节的中介作用
摘要本研究调查了父母心理控制与青少年社会问题之间的关系以及情绪调节的中介作用。这项研究采用了基于结构方程建模的相关方法。统计人群由居住在Mashhad的13至18岁的青少年组成。在其中，通过便利抽样方法选择了215个人。参与者填写了以下问卷：Soensen的父母心理控制问卷（2010），Achenbach的青年问题行为量表（1991）以及Gratz and Roemer的情绪调节难度量表（2004）。使用描述性统计，Pearson的相关系数以及通过SPSS和Lisrel软件进行结构方程建模分析数据。根据模型测试的结果，外源变量，父母心理控制的直接影响，对中介变量，情绪调节困难的直接影响非常明显（t = 4.69，β= 0.39）。中介变量的直接影响，情绪调节困难对内源性变量，社会问题，也很重要（t = 6.05，β= 0.53）。此外，外源变量，父母心理控制的直接影响，对内源性变量，社会问题，很重要（t = 4.37，β= 0.36）。此外，通过情绪调节困难对父母心理控制对社会问题的间接影响非常重要。情绪调节中的这些困难可能导致更大的社会问题。这一发现表明，情绪调节困难在这两个变量之间的关系中起着重要的中介作用。总而言之，从父母那里经历高水平心理控制的青少年面临情绪调节的困难（例如，缺乏情感上的清晰度和控制冲动行为的困难）。
一种应用于被动诱发情绪的脑电图信号的情绪预测回归方法
我在此提交论文“一种应用于被动诱发情绪的脑电图信号的情绪预测回归方法”，该论文涵盖了情绪预测领域的脑电图研究。这篇论文是作为蒂尔堡大学硕士数据科学协会的一项作业而撰写的，该协会专注于商业，目的是为情绪预测领域做出贡献。尽管 COVID-19 大流行迫使我们适应新的工作方式，但这项研究是在极大的好奇心和愉悦中完成的。我对脑电图和情绪预测知之甚少，这项工作让我大大提高了我在这个主题上的专业知识。我很感谢我的导师 B. Nicenboim 的合作和指导。我更喜欢在探索不同的解决方案和挑战自己以实现某个目标时拥有很大的自由。B. Nicenboim 给了我这种自由，同时在我需要时总是准备好提供反馈或帮助，我对此心存感激。艾萨克·牛顿曾经说过：“如果我能看得更远，那只是因为我站在巨人的肩膀上。”通过挑战某些想法并质疑研究的某些方面，研究就有机会提高其质量。因此，我要感谢我的巨人 N. Chauhan 和 D. van den Corput 挑战我的想法并因此改进了我的论文。
从情感人工智能到认知人工智能
摘要：认知计算被公认为计算的下一个时代。为了使硬件和软件系统更像人类，模拟人类智能的情感人工智能和认知人工智能是真正人工智能的核心。当前计算机科学中情绪分析和情感计算的兴起推动了情感人工智能的快速发展。然而，认知人工智能的研究才刚刚起步。在这篇前瞻性的论文中，我们简要回顾了情感人工智能的发展现状，介绍了认知人工智能的概念，并提出了认知人工智能的设想，即让计算机以类似于人类的方式思考、推理和决策。进一步讨论了认知人工智能在参与、监管、决策和发现方面的重要方面。最后，我们提出了构建未来认知人工智能的重要方向，包括数据和知识挖掘、多模态人工智能可解释性、混合人工智能和潜在的伦理挑战。