XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systememotion
战争、情绪、心理健康和人工智能
在战争期间，恐惧、愤怒、仇恨、沮丧、悲伤、羞辱和绝望等负面情绪的失调会压倒正常的社会价值观和文化，危及全球和平与安全以及受影响社会的心理健康。因此，可以理解的是，负面情绪的范围和力量可能在考虑任何武装冲突中的人类行为时发挥重要作用。战争期间对主要负面情绪的估计和评估至关重要，但情绪的神经心理生理学的复杂性对其提出了挑战。目前可用的自然语言处理 (NLP) 工具具有全面的计算方法来分析和理解战争社会中相关文本数据的情感内容。创新的人工智能驱动技术结合了机器学习、神经语言编程、云基础设施以及新颖的数字治疗工具和应用程序，为增强全球心理健康护理提供了巨大的潜力。这一进步可以使心理健康服务更具成本效益且更容易获得。由于精神科医生数量不足，且应对战争和创伤造成的心理健康后果的精神科资源有限，由人工智能工具和手段支持的新型数字治疗可穿戴设备可能是未来精神病学的有前途的方法。可以通过同时结合个人层面的在线认知行为疗法 (CBT) 和公共层面的基于情感的战略沟通 (EBSC) 来改变消极的主导情绪图。通过 CBT 和 EBSC 实现的积极情绪转变可能为保护战争社会平民的心理健康提供重要杠杆。可以应用于 EBSC 刺激设计的基于人工智能的工具，如 Open AI Chat GPT 或 Google Gemini，可能具有巨大的潜力，通过更全面地了解战争创伤社会可用文本数据集的语义和语言分析，显着增强基于情感的战略沟通。通过 Chat GPT 和 Gemini 增强的人机循环可以帮助设计和开发在目标人群中引起共鸣的情感注释信息，放大战略沟通对通过 CBT 和 EBCS 将人类主导情感地图塑造成更积极的影响。
引用： *Inga A. Plotnikova。儿童情感和个人领域中疾病的复杂心理评估和纠正方法
引言由SARS-COV-2引起的突然爆发被世界卫生组织[1]正式称为新型冠状病毒病（COVID-19）。截至2020年9月，美国有超过600万例报告[2]，其中包括8.4％的儿童[3]。根据2021年11月28日，全世界有大约2.61亿感染了Covid的人[4]。除了详细研究与Covid-19相关的呼吸道症状外，还广泛报道了新型冠状病毒感染的神经系统和神经精神病学的并发症，例如急性脱髓性脑病，脑膜炎，笔触等，在学术研究中广泛报道。[5,6]。确定新型冠状病毒感染会恶化以前的神经系统疾病或引起新的神经精神疾病。在36.4％的COVID-19患者中，有36.4％的神经系统命令[6]。
美学寒意的神经生物学：身体感觉如何塑造情感体验
抽象审美寒意的现象（与奖励或威胁性刺激相关的同伴和鸡皮ump），这是因为它们具有普遍的性质和同时的主观和物理对应物，因此将独特的窗口带入了有意识奖励的大脑基础。阐明审美寒意的神经机制可以揭示有关情感，意识和体现思想的基本见解。情感体验中身体反馈的确切时机和机制是什么？如何通过互感预测产生有意识的感觉和动机？不确定性和精确信号在塑造情绪中的作用是什么？大脑如何区分和平衡奖励与威胁的处理？我们回顾了神经影像的证据，并突出了理解身体感觉如何影响有意识的感觉的关键问题。这项研究将推动脑体相互作用的模型，从而塑造了影响的影响，并可能导致动机和愉悦障碍的新型非药理学干预措施。
美学寒意的神经生物学：身体感觉如何塑造情感体验
抽象审美寒意的现象（与奖励或威胁性刺激相关的同伴和鸡皮ump），因为它们具有普遍的性质以及同时的主观和物理对应物，因此进入了有意识奖励的独特窗口。阐明审美寒意的神经机制可以揭示有关情感，意识和体现思想的基本见解。情感体验中身体反馈的确切时机和机制是什么？如何通过互感预测产生有意识的感觉和动机？不确定性和精确信号在塑造情绪中的作用是什么？大脑如何区分和平衡奖励与威胁的处理？我们回顾了神经影像的证据，并突出了理解身体感觉如何影响有意识的感觉的关键问题。这项研究将推动脑体相互作用的模型塑造影响，并可能导致动机和愉悦障碍的新型非药理学干预措施。
整合人工智能来评估学习环境中的情绪：系统的文献综述
结果：研究结果揭示了各种人工智能驱动的方法，这些方法是为了捕捉和分析学生在学习活动中的情绪状态而开发的。研究结果总结为四个基本主题：（1）教育中的情绪识别，（2）技术整合和学习成果，（3）特殊教育和辅助技术，（4）情感计算。所采用的关键人工智能技术包括机器学习和面部识别，用于评估情绪。这些方法在增强教学策略和创建迎合个人情感需求的自适应学习环境方面显示出巨大的潜力。审查发现了一些新兴因素，虽然这些因素很重要，但需要进一步研究才能充分了解它们之间的关系和含义。这些因素可以显著增强人工智能在教育环境中评估情绪的使用。具体来说，我们指的是：（1）联邦学习，（2）卷积神经网络（CNN），（3）循环神经网络（RNN），（4）面部表情数据库，以及（5）智能系统开发中的道德规范。
在面对情绪刺激时，心理抑制的个体差异可以预测作用控制
在预能动作的背景下有效的抑制性控制至关重要。但是，这种行动抑制可能会受到情感状态的深刻影响。有趣的是，研究表明，情绪刺激可以损害或改善动作控制。因此，大量的混乱围绕着我们对复杂动态的知识来缩减情感和动作控制。在这里，我们旨在调查负面刺激即使无意识地提出和任务 - 毫无疑问，也可能影响相对于中性刺激的动作控制。此外，我们测试了皮质内兴奋性的个体差异是否可以预测动作控制能力。为了解决这些问题，我们要求参与者完成停止信号任务（SST）的修改版本，其中在GO信号作为素数之前，将恐惧或中性的刺激呈现。此外，我们评估了参与者的静止状态皮质脊髓兴奋性，较短的心脏抑制（SICI）和心脏内促进（ICF）。结果表明，当恐惧刺激被过度地呈现时，表现出更好的动作控制能力，并且个体间的SICI预测了更强的作用抑制能力。综上所述，这些结果对动作，意识和运动控制之间的复杂动力学有了新的启示，这表明心脏内测量可以用作潜在的研究和临床环境中运动抑制的潜在生物标志物。
触觉表情符号：在社交媒体沟通期间，用手动和机器人触觉反馈传达社交情绪和意图
Touch为社会影响沟通提供了重要的非语言可能性。但大多数数字通信都缺乏交换情感触觉信息（触觉表情符号）的能力。此外，先前对触觉表情符号的研究还没有利用有关人类皮肤某些机械感受器的情感影响的知识，例如C型肌（CT）系统。在这里，我们检查了以最佳激活CT系统（定义为“触觉表情符号”）的速度中轻柔的手动抚摸是否可以在实验室模拟的社交媒体沟通过程中传达出更多的社交支持感觉和其他亲社会意图的感觉，而（1）与（1）在CT亚波特速度上相比，与（1）触摸相比，要么在ct sub-opoptimal velocimal Velocal veloctimal veloctimal veloctimal vivations（或2）标准（2）标准（2）。参与者（n = 36）与次级最佳速度或视觉表情符相比，CT最佳意图具有更大的社会意图。在第二次预先进行的研究（n = 52）中，我们调查了将视觉表情符和触觉表情符号结合在一起，这次是通过软机器人设备以CT最佳速度传递的，可以增强亲社会意图的感知并影响参与者的生理度量，例如，比较的电导率（例如，相对的电导率）。Visuotac-瓷砖表情符号总体上传达了更多的社会意图，而在焦虑的参与者中，对物理学措施比视觉情绪更大。结果表明，情感社交媒体沟通可以通过触觉表情符号有意义地增强。
有毒育儿对儿童情感的影响...
摘要父母抚养子女的方式将对他们的发展方式产生重大影响。护理错误将导致有毒的育儿，这将阻碍孩子的情绪成长。有有毒父母的父母习惯于苛刻说话，取笑，贬低甚至强加自己的愿望。许多因素导致有毒的育儿，例如父母的过去创伤，他们面临的个人问题，无法调节他们的情绪以及对父母对孩子的过度期望。有各种形式的有毒育儿，例如父母，他们竭尽全力将孩子塑造成自己想要的东西，父母不屑一顾孩子并经常取笑他们，而父母则不屑一顾，并经常取笑他们。有毒父母行为产生了许多影响。经历有毒父母的孩子的自我形象较低，轻松压力，悲观，难以控制自己的情绪，担心，缺乏自信心，抑郁和其他情绪障碍，这会影响到孩子成年之前。因此，父母负责保护孩子免受负面的育儿风格。积极的育儿可以由观察孩子的行为，提供机会和信任，管理情绪并保持与孩子的开放沟通路线的父母可以使用积极的育儿。所有这些都可以改善儿童的发展，尤其是他们的情感发展。。父母可以通过与自己建立和平，感谢他们所拥有的所有小事，愿意了解正确的育儿模式，并最重要的是，意识到孩子是将负责的创造者的信任，从而减少甚至停止有毒的育儿。
为AI二十分支持系统配备情感能力吗？道德观点
重要的是要伴随有关情感人工智能的研究以及道德的监督。以前关于情感人工智能伦理的出版物强调了对每种（可能的）情感人工智能进行各种类型的重要性的重要性。这就是为什么，在这项贡献中，我将重点关注AI系统的特定子集：AI驱动的决策支持系统（AI-DSS），并询问从道德角度来看是否建议将这些AI系统配备具有情感能力。我将一方面表明AI-DSS具有情感能力为防止情感上有偏见的决策提供了极大的机会，但这也扩大了情感上无法情绪激发的AI-DSS所带来的道德挑战。，如果他们的介绍伴随着广泛的社会话语，并通过适当的措施来应对这些挑战，那么我认为，没有任何东西可以从根本上阻碍AI-DSS具有情感能力。