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左派的情绪能力和问题行为......
现有研究表明，影响留守儿童问题行为的因素有很多，例如父亲参与（Torres等，2014；Qiao等，2024）、个人特质（Tan等，2023）、教养方式（Haslam等，2020）、师生关系（Bulotsky-Shearer等，2020）、教养压力（Mak等，2020）、数字媒体（Sundqvist等，2020）等。虽然现有研究成果为完善留守儿童关爱体系提供了基础性依据，但问题行为研究既要关注外部环境因素，也要关注内部心理因素。目前对留守儿童的研究主要侧重于通过外部环境因素来减少问题行为，忽视了其内部积极心理品质的作用。因此，本研究的首要目的是全面考察情绪能力对留守儿童问题行为的影响。儿童的情绪能力不仅与各种积极结果相关，如良好的社会关系、学业成功、良好的行为习惯和幸福感（Hachem等，2022），也与问题行为有关，如欺凌行为和退缩行为（Calzada等，2024；You等，2023）。情绪能力的发展有助于儿童理解和表达自己的情绪，理解他人的情绪，增强儿童的适应能力，降低问题行为的概率。因此，本研究提出假设1：情绪能力对问题行为有重要影响。
童年的情感忽视及其对...
情感和感受对于我们的存在以及我们的行为，行为以及社会和个人生活至关重要。在早期生活中的压力由于缺陷而导致的育儿导致释放压力激素，这些荷尔蒙越过了血脑屏障并影响大脑的生长，尤其是情感大脑中心杏仁核的活性。压力教会大脑在以后生活中可能发生的事情，并使我们成长出必要的神经通行证，以应对以后的生活。早期应力导致生存/应力反应电路的过度生长，违反直觉加速了生存回路的生长，以适应不安全的世界。因此，孩子们的这些早期创伤经历可能会打开他们的压力反应系统，从而在后来的生活中引起全部PTSD和CPTSD症状。有情绪调节困难的孩子很难发展以后的生活，这是人类成长，进步和福祉至关重要的。
基于情感人工智能的出勤率...
教授兼负责人通过人工智能（AI）和深度学习（DL）的摄像机抽象出席是一种现代化的措施，可在各种环境（例如学校，办公室和制造设施）中监视和跟踪出勤率。它使用计算机视觉技术和深度学习算法自动检测和识别相机捕获的图像或视频中的个人。该过程通常涉及在将要参加的个人的标签图像数据集上训练系统。此训练数据可以包括个人的脸部，虹膜或指纹的图像，具体取决于所使用的特定方法。训练系统后，它可以使用这些知识来识别相机捕获的新图像中的这些人。当识别个人时，系统可以在数据库或其他记录保存系统中记录其参加。这可以实时完成，允许立即跟踪出勤，也可以在以后进行批处理处理。然而，AI一直在扩大其地平线，并且可以通过情感识别来增强面部识别。有时候，学生对学校的工作和其他责任感到非常悲伤和不知所措。他们可能会觉得自己无法跟上，或者他们还不够好。当这些感觉持续很长时间时，这就是抑郁症。抑郁症可以使学生难以完成学校工作，与朋友和家人在一起，甚至早上起床。这称为自杀。当学生感到非常难过和绝望时，他们可能会考虑伤害自己或结束生命。重要的是要知道自杀是可以预防的，并且有些人可以提供帮助。重要的是要照顾我们的心理健康，就像我们照顾身体健康一样。如果您感到难过或不知所措，那么与您信任的人交谈并获得帮助很重要。防止自杀的一种方法是检测某人是否感到悲伤和绝望，这可能是沮丧的迹象。做到这一点的一种方法是使用CCTV摄像头以及AI和DL技术来分析人的面部表情，肢体语言和语音模式。情感AI和DL可以是检测抑郁症的强大工具，但不能替代专业诊断。，如果您怀疑自己或您认识的人可能在抑郁症中挣扎，请始终建议您咨询精神卫生专家。关键字：人工智能，深度学习，抑郁识别1。引言抑郁症是一种心理健康状况，会影响大部分人群。这是由悲伤，绝望和对活动缺乏兴趣的感觉。情绪AI和ML可用于通过分析人的语音，文本或图像数据来识别指示该疾病的模式来检测抑郁症。这种方法对于识别可能不愿或无法自我报告症状的个体抑郁症特别有用。图像分析也可以用于
对决策的情感影响的见解
多年来，制造商一直致力于提高其生产率。生产计划操作对此目标至关重要。但是，在现代制造系统中，必须定期更新原始时间表，因为它发生在动态和不确定的环境中。因此，现代制造环境对负责生产过程的管理人员来说是非常压力的，因为他们必须应对许多干扰和不确定性。为了帮助他们在决策过程中，已经开发了一些决策支持系统（DSS）。最近且巨大的挑战是实施DSS，以有效地管理上述问题。如今，这些DSS被假定可以减少用户的压力和工作量，因为它们会自动（重新）通过应用算法安排生产。 据我们所知，用户精神状态（即认知和情感状态）的相互影响以及这些DSS的使用在文献中受到了有限的关注。 尤其是，用户无关情绪的影响降低了关注。 但是，这些影响特别令人感兴趣，因为它们可以解释DSS的效率，尤其是在调节DSS反馈处理时。 因此，我们假设调查DSS和用户精神状态的相互影响可以提供有用的调查途径。如今，这些DSS被假定可以减少用户的压力和工作量，因为它们会自动（重新）通过应用算法安排生产。据我们所知，用户精神状态（即认知和情感状态）的相互影响以及这些DSS的使用在文献中受到了有限的关注。尤其是，用户无关情绪的影响降低了关注。但是，这些影响特别令人感兴趣，因为它们可以解释DSS的效率，尤其是在调节DSS反馈处理时。因此，我们假设调查DSS和用户精神状态的相互影响可以提供有用的调查途径。然后，本文的目的是通过建议对用户的精神状态进行调查并鼓励在神经经济学方法中进行此类研究，以提供未来的调整和重新安排操作研究的建议。
社交媒体成瘾和情绪智力...
背景：社交媒体成瘾的抑郁与严重程度之间的关系可能是双向的。尽管如此，目前的研究已经解决了普通人群中量表的抑郁评分，而不是评估重度抑郁症患者的这种关系。尽管确认了社交媒体成瘾与情绪智力的负面关系，但尚未调查这种主要抑郁症中这种关系的存在。因此，我们研究的目的是评估社交媒体成瘾的严重性和主要抑郁症的情绪智力。方法：这项研究是在KARS HARAKANI州立医院精神病学院门诊诊所的158名年龄在18至56岁之间的参与者进行的。社会人口统计学数据表涉及年龄，性别，婚姻状况，教育水平和参与者的就业状况，贝克抑郁量库存，酒吧的情感商清单和社交媒体成瘾量表已实施给参与者。结果：在社交媒体成瘾量表评分方面，创建该小组无上瘾和中等上瘾，可以观察到，中等沉重的群体的情绪智力明显较低，抑郁评分较高（p <.001）。此外，社交媒体成瘾的严重程度与抑郁评分和情绪智力评分有负相关关系（r = 0.353，p <.001; r = - 0.376，p <.001）。结论：主要抑郁症的情绪智力与社交媒体成瘾的抑郁水平和严重程度有关。干预措施，即情绪智能技能培训，对于上述患者可能是实用的。
边境的情感化AI：iBorderCtrl案例
Sánchez-Monedero, J., & Dencik, L. (2020)。欺骗性边界的政治：“欺骗的生物标志物”和 iBorderCtrl 案例。信息、通信与社会，0(0)，1-18。https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1792530
对人类交流情感方面的影响
人工智能的情感计算方法使机器不仅能够像人类一样思考、行为和交流，还能像人类一样表达情感。人工智能的这一维度正在取代人类的能力，因为它在生活的方方面面都有所裨益。虽然有很多研究比较人工智能和人类智能在认知能力方面的差异，但很少有研究关注情感方面。因此，本研究通过回顾实证研究，利用二手数据来研究人工智能对人类交流情感方面的影响。本研究以基本情感理论和技术决定论为基础，阐明了情感人工智能的基本原理及其影响。本文认为，人工智能缺乏天生的情感和理解抽象的能力，因此无法充分复制人类智力和情感的复杂性和主观性。它建议用户掌握媒体素养技能，并为设计人工智能的科技公司提供道德指导，以确保人工智能对人类和社会的危害较小。
接受人工智能委派情商
摘要 检测其他人的情绪对我们人类来说是一项挑战。然而，这在许多社会背景下都很重要，因此许多人在这方面寻求帮助。随着技术的发展，越来越多的基于人工智能的选择应运而生，有望检测人类的情绪并支持决策。我们专注于将检测情绪的完全委托给人工智能，以帮助我们理解这种人工智能是如何被感知的以及为什么它被接受。为此，我们进行了一项基于在线场景的实验，参与者可以选择将情绪检测委托给一个组中的另一个人，委托给另一个组中的人工智能工具。我们的结果表明，人类的委托率较高，但人工智能的委托率却出奇的高。结果提供了在设计基于人工智能的情绪检测工具以构建值得信赖和可接受的设计时应考虑的见解。1.简介