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人工智能中的情感识别：连接人类表情......
466114，印度 摘要 人工智能中的情感识别代表了人机交互的一项关键进步，弥合了计算能力和人类情感表达之间的差距。本文研究了情感识别技术的现状，包括面部表情分析、语音模式识别、生理信号处理和多模态方法。它分析了印度公众对情商和人工智能整合的态度，强调了对技术进步的乐观态度以及对隐私和道德影响的担忧。该研究探讨了医疗保健、教育、客户服务和人机交互中的各种应用，同时解决了文化多样性、数据隐私和系统可靠性方面的关键挑战。未来的方向强调需要具有情境感知和文化敏感性的系统，以平衡技术创新和道德考虑。 关键词：情感识别、人工智能、人机交互、情商、隐私和道德 1. 简介 解读人类情感是人工智能 (AI) 中最雄心勃勃的目标之一。人工智能中的情感识别弥合了复杂的人类情感表达世界和机器学习能力之间的差距。情绪会影响我们的决策、交流和行为，如果人工智能要真正与人类互动，就需要学习这些微妙之处。情绪识别被广泛认为是实现“更深层次”人机互动的载体，旨在打造更直观、更有同理心、反应更灵敏的机器。人工智能系统会使用人类的各种表情，如面部表情、肢体语言、声调和心率等生理信号 [1]。这些数据被输入机器学习算法，以发现它们推断出的情绪状态。有了这些好处，我们相信这项技术有望增强虚拟助手、个性化学习、支持客户服务，并实现情绪感知医疗保健系统。目前的形式表明了进步，但理解人类情绪一直是一个巨大的挑战。情绪的解读很复杂，因为生物、文化和社会力量塑造了它们 [2]。举个例子：微笑可能表示快乐或不适；声调可能会受到（例如）压力或讽刺的影响。但情绪是动态的，会随时间而变化，实时跟踪起来很复杂。除了对情绪识别人工智能的兴起提出质疑外，道德问题也随之出现。然而，这些技术收集敏感的情绪数据，这引发了隐私问题，可能会被错误地用于广告或类似用途或监控。其他问题包括：机器是否应该能够在没有被指示的情况下处理情绪？
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The Ministry of Disabled People – Whaikaha (the Ministry) is updating the current New Zealand Disability Strategy (2016-2026) – which you can find here: https://www.whaikaha.govt.nz/about-us/programmes-strategies-and- studies/programmes-and-strategies/new-zealand-disability-strategy or here https://tinyurl.com/4rwbv4f8。随着当前的残疾策略将近10年的历史，是时候进行刷新了。我们正在寻求残疾人，聋人，塔尼卡哈毛利人，whanauhauā，turi毛利人，太平洋人和家庭的声音和经历，以成为影响新西兰残疾策略的工作组的一部分。我们是一个多元化的国家，您的经历，需要您的声音。在2025年期间，政府将以多种方式与残疾人社区（残疾人和家人，tāngatawhaikaha毛利人及其Whānau）进行互动，以更新NZ残疾策略的多种方式。
Hotair和Hoxd基因表达诊断为白血病的患者
白血病如急性髓样白血病和慢性髓样白血病是血液学癌症的特征，其特征是由于骨髓分化而导致的各种细胞遗传学异常和不同的病因。var-ious研究，以检查疾病的基因特征，以改善被诊断为白血病的患者的预后。这些研究旨在了解疾病发病机理并确定潜在的治疗靶标。含同源域（HD）转录因子在白血病患者的白血病发生中起重要作用。HOX基因属于该基因家族，已知在健康的造血细胞，Human CD34+干细胞和白血病细胞中表达[1,2]。虽然在正常血细胞中仅将HOX基因家族的HOX A，B和C进行表达，但所有亚型均在白血病细胞中表达。另一方面，HOXD基因在造血发育过程中未表达。特别是在促红色细胞中观察到HOXD3基因的 expion [3]。 此外，在极少数白血病细胞中发现了与急性髓样白血病中NUP98融合的HOXD13 [4,5]。 在这些情况下，Hoxd13 secretion均在骨髓细胞和白血病细胞中，人们认为HOXD13基因的表达可能导致白血病细胞的克隆发育。expion [3]。此外，在极少数白血病细胞中发现了与急性髓样白血病中NUP98融合的HOXD13 [4,5]。在这些情况下，Hoxd13 secretion均在骨髓细胞和白血病细胞中，人们认为HOXD13基因的表达可能导致白血病细胞的克隆发育。
人工智能创意支持工具中的艺术用户表达
新颖的人工智能算法引入了新一代人工智能驱动的创造力支持工具 (AI-CST)。这些工具可以通过用户无法预料的算法输出来启发和惊喜用户。然而，用户可能很难将他们的意图与意想不到的算法行为结合起来。我的论文研究了艺术创作 AI-CST 中的用户表达需要如何设计。通过对 14 位艺术家的访谈研究和对 111 个现有 CST 的文献调查，我首先分离出三个要求：1) 允许用户表达不受约束的意图，2) 使工具和用户能够共同学习用户表达和算法行为，3) 允许轻松而富有表现力的迭代。基于这些要求，我介绍了两种工具，1) Artinter，它学习用户如何在艺术委托的沟通过程中表达他们的视觉艺术概念，2) TaleBrush，它通过基于草图的故事生成促进用户意图的不受约束和迭代表达。我的研究为设计用户表达交互提供了指导
对学生研究人员的兴趣表达（EOI）
工作范围该研究项目涉及对与斐济牲畜温室气体（GHG）排放相关的区域和国家研究的全面文献综述，Emisisons因素，Emisisons计算和库存汇编。学生研究人员将审查与斐济和类似区域环境中牲畜排放有关的科学文献，报告和其他相关文件。他们将识别并总结适用于斐济农业部门的现有排放因素和方法，分析当前知识和数据中的差距，以告知未来的研究项目，并汇编有关测量和估算类似气候和农业条件中牲畜排放的最佳实践信息。研究人员将根据文献综述的发现准备手稿，并可能有助于提交发现气候变化间室内委员会（IPCC）发射因子数据库。这项工作将支持开发从肉牛和山羊和猪和家禽粪便管理中为肠肠发酵的IPCC 2 GHG库存，这是斐济农业部门的广泛温室温室气体库存能力建设计划的一部分。持续时间此研究项目的时间为3个月（65个工作日），从2024年1月开始。资格和经验1。农业科学环境科学的研究生/硕士学位，
意向表达请求 (REO)（咨询服务 - 咨询公司选择）
（以下简称“顾问”）制定“国家水资源评估 (SWRA) 报告”，该报告将作为 WRD 关于综合水资源管理的首份旗舰报告。该任务利用现有信息，并优先考虑利益相关者的参与和需要社会团队的共识建设。印度理工学院古瓦哈提分校已与 FREMAA 合作支持 SWRA。将举行一次信息会议，介绍工作范围。信息会议将于 2024 年 7 月 15 日下午 1 点（13:00 时，IST）举行，将采用混合模式（虚拟和物理）。希望以虚拟方式出席的顾问可以在预定会议前至少一天向以下电子邮件 ID 发送虚拟链接请求电子邮件：ceo-fremaa@assam.gov.in。希望亲自出席的顾问可以前往 REOI 中提到的地址参加会议。任务大纲可在以下网址找到：https://fremaa.assam.gov.in/resource/tenders-0 和 www.assamtenders.gov.in 5. 客户现邀请符合条件的“顾问”表明其有兴趣提供
人类面部表情情绪感知模型：研究概况与展望
在认知科学和神经科学中，有两种主要模型描述人类如何感知和分类面部表情——连续模型和分类模型。连续模型将每种面部表情定义为面部空间中的特征向量。例如，该模型解释了如何以不同的强度看待情绪表达。相比之下，分类模型由 C 个分类器组成，每个分类器都针对特定的情绪类别进行调整。除其他发现外，该模型还解释了为什么在快乐和惊讶的面部之间变形的序列中的图像被视为快乐或惊讶，而不是介于两者之间的某种情绪。虽然连续模型更难证明后一种发现，但分类模型在解释如何以不同的强度或模式识别表情方面并不那么好。最重要的是，这两个模型都无法解释如何识别情绪类别的组合，例如高兴的惊讶、愤怒的惊讶和惊讶。为了解决这些问题，在过去几年中，我们研究了一个修订模型，该模型证实了认知科学和神经科学文献中报告的结果。该模型由 C 个不同的连续空间组成。通过线性组合这些 C 个面部空间，可以识别多种（复合）情绪类别。这些空间的维度显示为大部分是配置性的。根据该模型，对情绪面部表情进行分类的主要任务是精确、详细地检测面部特征点，而不是识别。我们概述了证实该模型的文献，展示了如何使用生成的模型来构建识别情绪面部表情的算法，并提出了机器学习和计算机视觉研究人员的研究方向，以继续推动这些领域的最先进技术。我们还讨论了该模型如何帮助研究人类感知、社交互动和障碍。关键词：视觉、面部感知、情绪、计算建模、分类感知、面部检测
呼吁兴趣表达（EOI）喂养未来的埃塞俄比亚转型农业
此EOI的截止日期：2025年2月1日，下午5:00 EAT EAT预期的奖励日期：O/A 2025年3月31日喂养未来的埃塞俄比亚转型农业，很高兴宣布为商业小麦面粉厂厂的微型计划。这项倡议向埃塞俄比亚米勒协会（Ethiopian Millers Association）和在Techno Serve管理的Nutrition Project的免费在线门户网站上注册的成员开放，该计划表明了他们致力于使用认可的Premix产品完全实施面粉强化并遵守必要标准。在这种微电磁，中小型磨坊主下，可以通过饲料在未来的埃塞俄比亚转型农业和埃塞俄比亚的埃塞俄比亚之间的合作伙伴关系中获得一套实物支持。此支持套餐旨在帮助磨坊主达到国家标准，并开发针对市场需求量身定制的强化小麦产品。最终，该计划旨在提高米勒的生产能力，并确保埃塞俄比亚的麦面粉固化努力的可持续性和可扩展性。
与Covid-19疫苗接种有关的怀疑和关注的表达：一种混合的方法论方法。
与Covid-19疫苗接种有关的怀疑和关注的表达：一种混合的方法论方法。2021年1月28日； RIVM Corona行为部门于2021年1月6日，荷兰实施了针对冠状病毒的私人接触运动。在支持方面，RIVM Corona行为部门就电晕疫苗接种的人们的担忧，疑问和需求进行了研究。这项研究是在感染稳定时在荷兰（1月14日至1月15日）的第二次硬锁定中进行的。目的/研究问题，我们着手确定当人们决定是否要接种冠状病毒疫苗时，这些态度和观点发挥了作用。我们通过研究人们对疫苗接种信息运动的问题和怀疑来做到这一点。调查结果提供了有关如何收到信息运动的见解，并提供了改善政府通讯的路线。方法本报告包括以下研究的结果：
随时随地的情绪：使用面部表情进行实时移动情绪评估
利用情绪进行用户界面评估成为人机交互中越来越重要的研究目标。情绪通常通过无法实时收集信息的调查来评估。在我们的工作中，我们建议使用智能手机进行移动情绪评估。我们使用智能手机前置摄像头作为基于面部表情的情绪检测工具。此类信息可用于反映情绪状态或提供情绪感知的用户界面自适应。我们在为期两周的实地研究中收集了面部表情以及应用程序使用数据，该研究包括一周的训练阶段和一周的测试阶段。我们构建并评估了一个依赖于人的分类器，与仅对面部表情进行分类相比，平均分类提高了 33%。此外，我们将估计的情绪与并发的应用程序使用情况相关联，以深入了解情绪的变化。我们的工作补充了对随时探测情绪的可行性以及未来情绪感知应用程序的潜在用例的讨论。