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通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
原创文章 基于脑电图的情绪状态分类降维技术的比较分析
摘要：目的：本研究旨在评估各种降维方法（包括主成分分析 (PCA)、拉普拉斯评分和卡方特征选择）对脑电图 (EEG) 数据集分类性能的影响。方法：我们应用了降维技术，包括 PCA、拉普拉斯评分和卡方特征选择，并使用线性回归、K 最近邻 (KNN) 和朴素贝叶斯分类器评估了它们对 EEG 数据分类性能的影响。对模型的分类准确性和计算效率进行了评估。结果：我们的研究结果表明，所有降维策略通常都能提高或保持分类准确性，同时减少计算负荷。值得注意的是，PCA 和 Autofeat 技术可提高模型的准确性。结论：使用降维技术可以通过减少计算需求而不影响准确性来增强 EEG 数据分类。这些结果表明，这些技术有可能应用于既需要计算效率又需要高精度的场景。本研究中使用的代码可在https://github.com/movahedso/Emotion-analysis找到。
情感人工智能进步的社会和伦理影响
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社会情感属性在增强人机协作中的作用
本文深入探讨了人类与人工智能 (AI) 互动的动态，强调优化这些互动以提高人类生产力。该研究采用扎根理论文献综述 (GTLR) 方法，系统地识别和分析了 2018 年至 2023 年期间发表的文献中的主题。数据主要从 Scopus 数据库收集，使用 Web of Science 来证实研究结果，并包括通过滚雪球效应确定的其他来源。这项探索的核心是社会情感属性的关键作用，例如信任、同理心、融洽关系、用户参与度和拟人化——这些元素对于成功将 AI 融入人类活动至关重要。通过对现有文献进行全面回顾并结合案例研究，本研究阐明了如何设计和使用 AI 系统来促进人与机器之间更深层次的信任和同理心理解。分析表明，当 AI 系统适应人类的情感和认知需求时，协作效率和生产力会显着提高。此外，本文还讨论了培养这种人机关系的伦理意义和潜在的社会影响。它主张人工智能发展的范式转变——从主要关注技术能力转向采用更全面的方法，重视人机互动的社会情感方面。这种转变可能为人类与人工智能之间更有意义、更富有成效的合作铺平道路，最终带来技术创新和以人为本的进步。
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。
情绪检测机器人
1 B.E - 机器人技术和自动化，1 Sri Ramakrishna工程学院，印度哥印拜陀。摘要：本文“基于AI的Portable Companion Bot”项目介绍了一种新的解决方案，旨在利用人工智能（AI）创建一种多功能且智能的伴侣设备。此便携式机器人旨在在各种情况下为用户提供个性化的帮助和陪伴，从工作空间环境到室内活动。通过利用AI技术和机器学习，该机器人具有理解和响应用户查询，执行任务并适应个人偏好的能力。该项目的目标是开发一个紧凑且用户友好的伴侣机器人，该机器人无缝地集成到用户的日常生活中，为他们提供宝贵的支持和陪伴。我们的目标是创建一个计算机伴侣，可以帮助您完成任务，调整其行为以匹配您的情绪，甚至与您一起进行活动。这就像在您的设备上有一个有益的朋友！此外，我们的系统可以与您使用的其他应用程序连接，并建议您照顾好自己的方法，尤其是当您感到沮丧时。我们还确保在使用我们的系统时保护您的隐私。基于AI的便携式伴侣机器人的潜在应用涵盖了各个领域，包括个人帮助，娱乐，医疗保健和教育。通过这个项目，我们旨在展示AI驱动的伴侣设备在增强用户在不同环境中的福祉，生产力和生活质量方面的变革潜力。索引术语 - 情感检测，伴侣。
Semaphorin 6D 调节杏仁核回路，以产生情绪、代谢和炎症输出
Yoshimitsu Nakanishi，1，2，3，4，18 Mayuko Izumi，1，2，2，3，4，18 Hiroaki Matsushita，3，5 Yoshihisa koyama，4，6，6，6 diego diez，7 dieoge diez，8 hyota takamatsu，8 hyota takamatsu，1，2 shohei koyama，1 shehei koyama，1 yumay 1，2 yumay 1，2 yum 1，2 Yumy 1，2 Yum.2 Yumiik，1，1，2 Yuta Yamaguchi，1，2 Tomoki Mae，1 Yu Noda，1 Kamon Nakaya，1 Satoshi Nojima，9 Fuminori Sugihara，10 Daisuke Okuzaki，4，11，11，12，12，15，15，15 Mashito，13 ，19， * 1呼吸医学和临床免疫学系，大阪大学，大阪大学565-0871，日本2号免疫病理学系，世界首要国际研究中心免疫研究中心倡议倡议中心研究中心（WPI-IFREC） Chugai Pharmaceutical Co. Ltd.研究部门有限公司，在247-8530，日本6神经科学与细胞生物学系，大阪大学医学研究生院，大阪565-0871，日本7成瘾研究单位，大阪精神病学研究中心，大阪医学中心，大阪大学，osaka apai Osaka 565-0871，日本10生物功能成像实验室，意愿单细胞基因组学），WPI-IFREC，大阪大学，大阪大学565-0871，日本12基因组信息研究中心，研究所研究所（RIMD），大阪565-0871，OSAKA 13 565-07，大阪大学565-0871，日本15号教育与研究中心（CIDER），大阪大学，大阪565-0871 NOLOGY（AMED- CRIEST），大阪大学，大阪大学565-0871，日本日本17号高级模态和DDS（CAMAD），Osaka 565 CORS
媒体依赖的影响：用户与聊天机器人之间的情感互动如何影响人类的社会化？
智能媒体时代，人类用户与聊天机器人通过交流建立了深厚的依赖关系，媒体依赖成为广泛渗透于人类社会实践的行为基础。本文探讨在人类用户与聊天机器人的情感互动过程中，媒体依赖如何影响人类社交。基于媒体依赖理论，改编现有成熟的媒体依赖与人际沟通量表，收集496份Replika用户问卷，经过问卷效度筛选后，获得有效问卷428份。采用描述统计分析、相关分析、多元线性回归分析和中介效应检验，分析媒体依赖对人机情感互动的影响。结果显示，人与聊天机器人情感互动与人类用户社交互动呈显著正相关，媒体依赖显著正向调节人与聊天机器人的情感互动。此外，人类用户的社交互动还受到用户性质、年龄、学历、收入等因素的部分影响。
社会和情感学习在改善...
近年来，人们对社会和情感学习的关注越来越多，受到学术，社会和情感学习协作（CASEL）的开创性工作的启发和支持。但是，这项研究在学校中的大部分吸收仅限于常规内容领域教学以外的特殊编程。这种隔离的结果之一是，社会和情感学习与认知和学校的认知工作不同，这意味着社会和情感学习是分开的。在有关SEL和扫盲系列的系列中，我们旨在证明学习始终是多维和动态的。此介绍性摘要将在PREK-5年级，然后在6 - 12年级中进行有关SEL和SEL学习和教学的报告。但是，本介绍将集中于基础科学，沿着多个维度沿线的思维，感觉和看法如何相互作用，以影响我们作为学习者所做的事情。