XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsentiment
一种有效的心理情绪分类方法......
摘要：本研究探索了EEG信号中突出的信号，并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先，使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15，同时提高了性能。然后，针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题，提出了一种多生成器条件GAN，通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后，为了进行分类，引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率，在识别心理状态方面表现出色，准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标：高精度和小特征尺寸，并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
情感在经济中的作用：1920年至1934年
†本文的较早版本使用了不同的情感数据。此版本使用更新的情感数据。作者要感谢查尔斯·古德哈特（Charles Goodhart）的宝贵建议和建议，雅各布·特顿（Jacob Turton）提供了研究援助。任何错误都是我们自己的。∗ kabiri：白金汉大学，FMG，伦敦经济学与政治学院，以及决策不确定性研究中心，亨特·圣，白金汉MK18 1EG，英国，电子邮件ali.kabiri@buckingham.ac.ac.uk。詹姆斯：普林斯顿大学，普林斯顿，新泽西州08522，美国，hjames@princeton.edu。Landon-Lane：Rutgers University，New Brunswick，NEJ 08901，John.landonlane@rutgers.edu。Tuckett：决策不确定性研究中心，UCL，Gower St，伦敦WC1E 6BT，英国，d.tuckett@ucl.ac.uk。NYMAN：决策不确定性研究中心，UCL，Gower St，伦敦WC1E 6BT，UK，r.nyman@cs.ucl.ac.uk。NYMAN：决策不确定性研究中心，UCL，Gower St，伦敦WC1E 6BT，UK，r.nyman@cs.ucl.ac.uk。
将反疫苗情绪建模为一种文化病原体
摘要 对健康相关性状产生有害影响的文化传播性状可被视为文化病原体。文化病原体可以与其相关的健康相关性状产生耦合动力学，因此，了解健康相关性状的动态有助于了解相关文化病原体的动态。在这里，我们将反疫苗情绪视为一种文化病原体，用相关的疫苗可预防疾病的感染动态来建模其“感染”动态。在由反疫苗情绪的 SIR 模型和传染病的相互作用 SIR 模型组成的耦合易感-感染-抗性 (SIR) 模型中，我们探讨了反疫苗情绪对疾病动态的影响。我们发现疾病的流行取决于情绪的存在，情绪的存在可以使疾病成为地方病，而否则它们会消失。此外，情绪动态可能会造成疾病在长期潜伏后突然复发的情况。我们研究了基于选择性情绪的互动对情绪和疾病动态的影响，确定了一种权衡，即选择性相遇有助于疾病的传播，但会阻碍情绪的传播。我们的研究结果有助于找到减少文化病原体对疾病影响的策略，阐明了文化进化模型在疾病动态分析中的价值。
AI 开发工具使用情况、情绪和...的分析
摘要 GitHub Copilot 是由 GitHub 开发的新工具，可帮助开发人员完成一系列任务，包括生成代码片段、文档协助和制定实施策略。类似的 AI 开发工具，例如 Tabnine 和 AWS Code Whisperer，也可用作开发辅助工具，但使用程度各不相同且要低得多。我们的研究使用 Stack Overflow 年度调查来检查专业开发人员和其他用户对 GitHub Copilot 和类似 AI 开发工具的采用情况。该研究揭示了工具使用方面与年龄相关的显著差异，与年长用户相比，年轻人明显更倾向于使用这些技术。其他重要见解包括基于开发人员类型、专业状态的使用差异以及用户对 AI 的态度对开发人员采用 GitHub Copilot 的影响。关键词：AI 开发者工具、人工智能、GitHub Copilot、技术采用、AI 信任
苏格兰消费者信心指数 - 2023 年第一季度
2023 年第一季度家庭当前财务状况安全指标为 -22.5，这意味着大部分受访者认为他们目前的家庭财务安全状况比 12 个月前更差。该指标本季度上升了 9.3 点，表明自 2022 年第四季度的近期低点以来，情绪有所增强。然而，该指标仍比 2022 年第一季度低 11 点，表明过去一年家庭对财务安全的情绪有所下降。2023 年第一季度家庭财务状况预期安全指标为 -9.6，比该时间序列中的最低水平本季度上升了 7.3 点。然而，该指标仍比 2022 年第一季度低 10.6 点，并且是连续第四个季度处于负值区域，这意味着大部分受访者预计他们家庭的财务安全状况将在 12 个月后恶化。家庭支出家庭支出指标反映了受访者目前相对于 12 个月前对花钱的放松程度。
Apple Vision Pro：基于Reddit的情感分析
在数字时代的摘要中，诸如Vision Pro之类的新兴技术对于企业在各个行业中的变革潜力而对企业至关重要。作为增强现实（AR），虚拟现实（VR），计算机视觉和机器学习的融合，Vision Pro Technology代表了人类计算机交互的交汇处的前沿，提供创新的解决方案并为商业中价值创造的新途径开辟了新的途径。考虑到这项技术的主要阶段，本研究旨在探索Vision Pro中的反应范围，并对“ VisionPro” Subreddit进行了情感分析，该社区致力于讨论视觉技术。通过情感分析，我们可以辨别模式，这些模式暗示了推动社区内正面和负面反应的因素。本文阐明了“ VisionPro” SubredDit中普遍的特定情感，并证明了情感分析在理解以技术为重点的在线论坛中的社区动态中的适用性。这些发现有助于对新兴技术的公共情感更广泛的论述，从而对从事视觉技术的开发人员，研究人员和爱好者提供了影响。关键字：视觉pro，情感分析，redditextractor，增强现实，近年来虚拟现实介绍，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和扩展现实（XR）已成为技术中的变革力量，重新定义了人们如何与数字环境和世界周围的世界互动（Fast-Bernund et us。，2018年；江等。，2023）。，2022）。vr将用户浸入了完全数字环境中，创建了对自然世界或幻想景观的完全计算机生成的模拟。另一方面，AR将数字信息叠加到物理世界中，通过与我们的自然环境共存的计算机生成的看法来增强现实。Xr，一个更广泛的类别，包括VR，AR以及之间的所有内容，代表了这些沉浸式技术的全部范围，突破了数字和物理现实的界限（Prahani等人收获这些进步的力量，苹果推出了Apple Vision Pro，这是一种尖端的设备，重新定义了用户如何参与增强现实体验的方式（Apple Inc.，2024年）。苹果一直积极参与专利，以增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术（Perry，2020）。在这个方向上，Perry（2020）强调了APH和VR市场中苹果视觉处理技术的潜力，AR和VR市场预计将在接下来的几年中显着增长。自2024年2月2日介绍以来，苹果的Vision Pro（AVP）是一款革命性的空间计算机，将数字内容与物理世界无缝融合在一起，引起了科技爱好者和苹果忠实客户的关注。此外，社交媒体已被审查产品的用户用户生成的内容（UGC）淹没。尽管AR/VR/XR耳机并不新鲜，但Vision Pro已重新点燃了世界对这项技术的兴趣。更好地了解AVP的社区反馈，意见，评估，情感或对Apple Vision Pro的态度，情感分析解密了VisionPro的脉搏，尤其是在发布的头几个月中，对于了解可以利用的技术的未来方向至关重要，尤其是在使用此类创新技术的产品中。
情绪在美国经济中的作用：1920 年至 1934 年
了解大萧条冲击的根源已经成为本·伯南克所称的宏观经济学的“圣杯”：但我们从中世纪的故事中知道，骑士们几乎从未成功完成他们的任务（伯南克，2004 年，第 5 页）。尽管美国经济在 20 世纪初充满活力，但 NBER 也测量了 1899 年至 1933 年间十次经济衰退。根据许多历史记载，从 1920 年至 1934 年，信贷和情绪在美国经济扩张和随后的危机中发挥了突出作用。1 本文探讨了这些信贷和商业周期是否可以部分地用情绪或市场心理来解释。到 1932 年夏天，在美国历史上最严重的经济衰退中，美国股市已从 1929 年的高点下跌了百分之九十。经济学家本杰明·格雷厄姆和戴维·多德对 20 世纪 20 年代的繁荣和 1932 年市场低谷时美国股市的低估感到惋惜（Graham and Dodd，1934 年）。费舍尔（1932 年，第 33 页）在 1932 年将“悲观主义”列为延长经济衰退的因素之一：“每个人的意见在很大程度上都受到其他人意见的引导，即使是头脑最冷静的人也会至少‘害怕其他人的恐惧’，并加剧这种恐惧所导致的恐慌。”凯恩斯的《就业、利息和货币通论》（凯恩斯，1936 年）出版后，关于人类心理在经济中的作用的新观点得到了更大的认可。凯恩斯新理论提出的预期的作用已被广泛接受。他赋予“动物精神”（即人类情感在人类认知中的作用）的作用仍然更具争议性。他写道“商业世界无法控制和不服从的心理”决定了资本的边际效率（Keynes，1936 年，第 317 页）。对情绪的分解表明，情绪在大萧条之前的时期尤为重要；在大萧条期间，识别工作很难将负面情绪与负面的实际经济表现区分开来。可能存在一种螺旋式上升，即经济新闻引发更多的负面情绪，进而导致更糟糕的经济表现，依此类推，但与 1929 年之前不同，该过程中的因果机制无法清楚地识别。情绪寻找信号，而其中的一部分——比美国与世界的实际联系程度更大——源自对其他地方事态发展的解读。明尼阿波利斯西北国民银行行长爱德华·V·德克尔解释说，“我们正在学习如何更好地合作，农民、银行家、商人、铁路工人，我们提议以统一战线向前迈进，相信并期待在未来几年内我们将分享世界繁荣的份额。”2 另一方面，其他地方发生的事件有能力动摇美国人的信心和安全感。这种情绪和对未来前景的看法在 20 世纪 20 年代的美国尤为重要。在 1914 年或 1917 年美国加入第一次世界大战之前，美国经济似乎与世界事件完全脱节。现在，美国经济与世界事件之间有了金融和政治联系
通过机器学习和深度学习的情感分析
情感分析是自动识别文本中表达的情感的任务。在许多应用程序中，它变得越来越重要，例如社交媒体监控，产品审查分析和客户反馈评估。随着深度学习技术的出现，情感分析的性能和准确性显着提高。本文对机器学习和深度学习方法进行了全面调查，以分析文档，句子和方面级别。我们首先提供了传统的机器学习方法的情感分析及其局限性。然后，我们研究了已成功应用于此任务的各种机器学习和深度学习体系结构。此外，我们讨论了处理不同数据模式的挑战，例如视觉和多模式数据，以及如何对两种技术进行调整以应对这些挑战。此外，我们探讨了情感分析在不同领域的应用，包括社交媒体，产品评论和医疗保健。最后，我们重点介绍了深度学习方法的当前局限性用于情感分析，并概述了潜在的未来研究方向。本调查旨在为研究人员和从业人员提供对最先进的深度学习技术及其实际应用的全面理解。
特邀评论：用于情绪分析的神经符号人工智能
I. 引言基于神经网络的方法，特别是深度学习，是人工智能研究的一个新兴领域，并且在我们进入数字时代时成功处理了不断增长的数据量。如今，基于神经网络的方法不仅用于识别物体和识别关键词等低级认知任务，而且还被部署在各种工业信息系统中，以协助高级决策。在自然语言处理领域，过去十年有两个里程碑：一个是word2vec [1]，这是一组从大型数据集中学习词嵌入（单词的向量表示）的神经模型；一个是基于GPT的最新模型[2]，它将强化学习与生成式转换器相结合，以实现多轮端到端对话。虽然这些基于神经网络的模型可以对数据集进行高度准确的预测并生成类似人类的话语，但它们对数据的内部特征和表示却几乎没有提供任何理解。随后，许多问题和担忧都源于这个黑箱问题。由于其中一些问题和担忧也与情绪分析有关，我们在下面列出了其中五个：
推文情绪及其对股市走势的影响
推特情绪及其对股市走势的影响 评审团： 论文发起人： Hakim ABBES Ashwin ITTOO 旨在获得硕士学位 读者： 商业工程学位 Michael SCHYNS 专注于供应链 Anne-Sophie HOFFAIT 管理和商业分析 学年 2015/2016