XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systememotions
教师专业发展的现象
注释简介。这篇文章致力于研究生持续教育的教师专业发展现象。由于神经生物学，心理学和教学的结局的增长，对大脑的神经生理过程，分析，理论理解和概括的新知识累积了新知识，这些知识可以成为形成新颖专业发展概念的Dagogues专业发展概念的基础。目的。从神经统治学的角度来识别和考虑决定教师专业发展现象的关键特征，并积极地组织了对这一过程的支持，包括在高级培训过程中。方法。分析由国际和俄罗斯数据库索引的科学资料，并深入搜索了半个多世纪；教学预测和建模。结果。In the process of analyzing the phenomenon of professional development of the teacher from the standpoint of Andragogika, as well as taking into account neurophysiological characteristics, the properties significant for accompanying the postgraduate formation of the Dagogs (neuroplasticity, cognitive flexibility, memory, critical thinking, emotions, speech function), and the neurodidactic nature of each of them was given. 科学新颖性。 提议考虑到教师高级培训方向的大脑功能的特征可能是建立教师专业发展支持的概念基础的基础。 实践意义。In the process of analyzing the phenomenon of professional development of the teacher from the standpoint of Andragogika, as well as taking into account neurophysiological characteristics, the properties significant for accompanying the postgraduate formation of the Dagogs (neuroplasticity, cognitive flexibility, memory, critical thinking, emotions, speech function), and the neurodidactic nature of each of them was given.科学新颖性。提议考虑到教师高级培训方向的大脑功能的特征可能是建立教师专业发展支持的概念基础的基础。实践意义。从神经统治学的角度来看，基于对教师专业发展现象的理论规定的概括，给出了方法论上的建议，并提高了教师的亲密和教学学历的领域
亿万富翁太空竞赛的情感意义
I.什么是情绪？……………………………………………………………………………………测量情绪………………………………………………………………………………..14 iii。情感作为文化……………………………………………………………………………………16 iv。决策和情感……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….18 vi。亿万富翁的情感雇用……………………………………………………………………………………………第2章：亿万富翁的品牌………………………………………………………………………………………….21
大脑和情绪调节
大脑，情感和我们参与学习的能力•大脑，情绪和调节情绪的能力对我们理性思考和从事学习的能力产生了深远的影响。•如果我们失调，我们基本上无法思考，理性或学习。•这对我们个人以及我们自己的行为有影响，同时也对他人的理解和反应方式，对他人的痛苦或挑战。•布鲁斯·佩里（Bruce Perry）为我们提供了一种模型或参与序列，在处理其他人的失调时使用，这对大脑的工作方式表示同情。在他的模型中，他表明我们应该帮助或给人时间，以调节他们的情绪，我们应该尝试通过验证他们的感受（而不是他们的行为）来与他们联系，然后尝试与他们推理。•当该人无法参与推理时，我们通常会过早地转到“推理”部分。•您可以在“参与序列 - 3 r plus 1”学习模块中找到有关Brice Perry的模型的更多信息。
文本情感分析基于智能系统的深度学习技术的改进的元启发式学
由于概括和建模一系列大脑信号的复杂性，发现感官残障人士的情绪仍在继续挑战。因此，使用大脑 - 计算机界面技术来研究基于大脑信号的人的情绪和行为。情绪分析是一种广泛使用且可靠的数据挖掘分析方法。它提供了一个绝佳的机会，可以监视，评估，确定和理解消费者对产品或服务的情感。然而，即使以前的研究已经提出了使用机器学习方法对感官残障人士的情绪分类，但尚未评估视觉症患者的情绪识别模型。因此，这项研究引入了一种新的SALP群算法，该算法具有深层的基于神经网络的文本情感分析（SSADRNN-TEA）技术，该技术针对残疾人。SSADRNN-TEA技术的主要目的是专注于对社交媒体内容中存在的情绪的检测和分类。在这项工作中，SSADRNN-TEA技术经历了预处理，以使输入数据与处理和BERT单词嵌入过程的后一个阶段兼容。此外，还利用了深层复发神经网络（DRNN）模型。最后，SSA被利用以最佳调整DRNN超参数。广泛的实验涉及模拟SSADRNN-TEA方法的实时性能。实验值揭示了SSADRNN-TEA技术在几个评估指标方面的性能提高。
![情感脑机音乐接口在情绪调节和神经反馈中的应用：一项研究方案 Harley Glassman [1]*、Daniel Dwyer [2]、Nicia](/simg/d\d090b9cd39e56300d9e154d09ca979019594a943.webp)
情感脑机音乐接口在情绪调节和神经反馈中的应用：一项研究方案 Harley Glassman [1]*、Daniel Dwyer [2]、Nicia
情感脑机音乐接口在情绪调节和神经反馈中的应用：一项研究方案 Harley Glassman [1]*、Daniel Dwyer [2]、Nicia John [3]、Denis Laesker [4]、Matthew So [5,6] [1] 多伦多大学安大略教育研究所，加拿大安大略省多伦多，M5S 1V6 [2] 约克大学哲学学院认知科学系，加拿大安大略省多伦多，M3J 1P3 [3] 约克大学健康学院心理学系，加拿大安大略省多伦多，M3J 1P3 [4] 南佛罗里达大学计算机科学系，美国佛罗里达州坦帕市，33620 [5] 麦克马斯特大学理学院数学与统计学系，加拿大安大略省汉密尔顿市，L8S 4L8 [6] 曼尼托巴大学马克斯·拉迪医学院，拉迪健康科学学院，温尼伯，加拿大马尼托巴省，R3T 2N2 * 通讯作者：harleyglassman@gmail.com 摘要简介：情绪调节是心理健康不可或缺的一部分，随着一个人的情绪在一天中不断变化，它会对大脑功能产生动态影响。情绪调节障碍与一系列精神疾病有关。尽管情绪调节对心理健康至关重要，但很少有研究研究过训练大脑的情绪调节策略。因此，本文将提出一种用于情绪调节的情感脑机音乐接口 (aBCMI) 原型，该原型通过从实时脑电图 (EEG) 信号中估计情绪来持续生成音乐。方法：在本提案中，我们描述了我们的原型，该原型包括一个从 EEG 信号中检测情绪表达的情绪分类器和一个生成反映这些情绪的音乐的音乐生成器。我们在三个独立的研究中评估了原型。在研究 1 中，测试了音乐生成器的准确性。在研究 2 中，通过评估情绪分类器与实时自我报告情绪的相关性来测试情绪分类器的准确性。在研究 3 中，评估了生成音乐算法以探索情绪调节策略。讨论：所提出的 BCMI 有望准确估计情绪，提供参与者情绪的音乐反馈，并使用户能够根据音乐反馈有意调节自己的情绪。这涉及使用 EEG 信号实时捕捉听众的情绪，提供通过音乐反馈调节情绪状态的机会。因此，除了能够更好地进行情绪的神经反馈训练外，我们的原型还可以通过 EEG 和机器学习增强对情感计算和情绪的理解。结论：该原型的临床应用可能作为音乐疗法中用于训练情绪调节的神经反馈工具产生巨大影响。未来的研究可能会受益于将所提出的 BCMI 用作情绪障碍的神经反馈治疗。关键词：情感脑机接口；脑机接口（BCI）；神经反馈；情绪调节；非侵入性情感干预；音乐治疗 引言
基于人工智能的感知儿童情绪的移动应用程序
摘要。孩子们会经历各种各样的情绪，如快乐、悲伤和恐惧。有时，孩子们可能很难表达自己的情绪。检测和理解儿童未表达的情绪对于满足他们的需求和预防心理健康问题非常重要。在本文中，我们开发了一个基于人工智能 (AI) 的情绪感知识别应用程序 (ESRA)，帮助家长和老师通过分析孩子的画作来了解孩子的情绪。我们从多哈的一所当地学校收集了 102 幅画作，从谷歌和 Instagram 收集了 521 幅画作。使用这两个数据集的组合进行了四个不同的实验。使用 Python 中的 Fastai 库训练深度学习模型。该模型将绘画分为积极或消极情绪。在四个实验中，模型准确率在 55% 到 79% 之间。这项研究表明，ESRA 具有识别儿童情绪的潜力。然而，底层算法需要使用更多的图画进行训练和评估，以提高其当前的准确性并能够识别更具体的情绪。
人工智能教练框架和标准
学习和情绪科学表明，当人们记录他们从经验中学到的教训时——例如应用教练——这会以多种方式帮助他们。首先，它可以帮助他们更深入地处理信息，从而更好地记忆。定期提醒日记可以帮助客户记住在与人类教练进行现场课程之间或代替现场课程时，从应用专家或人工智能教练中学到的经验教训。其次，也有证据表明，在学习和练习时保持健康的情绪组合很重要。当客户体验到过度负面的情绪时，这表明他们正在尝试执行一项过于困难的任务，如果这种情况持续下去，他们可能会完全放弃。另一方面，当他们体验到过于积极的情绪时，这也是有害的，因为这表明他们可能没有充分发挥自己的能力，或者没有看到他们可以做得更好的事情。嵌入日志的 AI 可以测量这种情绪组合，帮助人类教练在课程间监控和支持客户，并根据他们的进度（或缺乏进度）计划现场课程。
大脑和情绪调节
大脑，情感和我们参与学习的能力•大脑，情绪和调节情绪的能力对我们理性思考和从事学习的能力产生了深远的影响。•如果我们失调，我们基本上无法思考，理性或学习。•这对我们个人以及我们自己的行为有影响，同时也对他人的理解和反应方式，对他人的痛苦或挑战。•布鲁斯·佩里（Bruce Perry）为我们提供了一种模型或参与序列，在处理其他人的失调时使用，这对大脑的工作方式表示同情。在他的模型中，他表明我们应该帮助或给人时间，以调节他们的情绪，我们应该尝试通过验证他们的感受（而不是他们的行为）来与他们联系，然后尝试与他们推理。•当该人无法参与推理时，我们通常会过早地转到“推理”部分。•您可以在“参与序列 - 3 r plus 1”学习模块中找到有关Brice Perry的模型的更多信息。
Pantano, E., & Scarpi, D. (2022)。我、机器人、你、消费者：衡量人工智能类型及其对消费者服务情绪的影响。《服务研究杂志》，25(4)，583-600。提前在线出版。https://doi.org/10.1177/10946705221103538
摘要 本研究借鉴了人工智能在服务领域的日益广泛的应用。旨在了解人工智能系统在多大程度上像人类一样具有多种智能类型，以及这些类型是否会在消费者身上引起不同的情绪。为此，本研究采用了两项研究方法：研究 1 建立并评估了用于衡量不同人工智能智能类型的量表。研究 2 评估消费者对不同人工智能智能的情绪反应。研究结果提供了一个衡量不同类型的人工智能与人类智能的量表，从而表明人工智能是可配置、可描述和可测量的（研究 1），并且会影响消费者的积极和消极情绪（研究 2）。研究结果还表明，消费者在与不同类型的人工智能互动时表现出不同的情绪，包括快乐、兴奋、热情、自豪、鼓舞、悲伤、恐惧、愤怒、羞耻和焦虑，以及情感依恋、满足和使用意图。我们的量表建立在人类智能与人工智能智能特征的基础上，同时为未来开发更类似于人类智能的人工智能系统提供指导。
回顾最近和近期的五个发展...
掩盖口语的语言内容但保留情感基调的想法已有几十年历史（Rogers、Schererf & Rosenthal，1971）。然而，正如史蒂文·斯皮尔伯格 (Steven Spielberg) 最近在 2018 年拍摄的电影《头号玩家》一样，相反的想法也存在：掩盖情感但保留语言内容。在那里，主角在远程呈现对话中被他的邪恶对手抓住了，因为他收到了一个慷慨的报价：“2500 万美元。我看你现在正在使用情绪抑制软件，你为什么不呢？” 但是，如今计算机在分析、合成或转换声音中的情绪方面做得怎么样了？分析声音中的情绪在工业领域已经得到了广泛的应用——呼叫中心分析、面试情绪分析以招聘和评估合适的职位候选人，或者跟踪一个人在一天中的情绪，这些只是已经普遍使用的几个例子。因此，通过声学和语言分析来识别口语中传达的情感。机器合成情感语音具有巨大的