XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtiment
自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
新闻情绪与经济
本文使用的基于文本的方法非常灵活；它不仅可以代表情绪，还可以代表经济中的不确定性水平。广义上讲，“情绪”捕捉的是人们对未来经济结果分布平均值的信念（第一矩），而“不确定性”捕捉的是人们信念的方差（第二矩）（Haddow 等人，2013 年）。现在有大量研究表明，更多的负面情绪和更高的不确定性都与较低的支出和投资有关，因此可以预测更弱的经济状况（例如 Moore（2017 年）；Bloom（2014 年）；Shapiro、Sudhof 和 Wilson（2017 年）；Barsky 和 Sims（2012 年）；Benhabib 和 Spiegel（2019 年））。然而，一些研究表明，基于调查的情绪指标提供的有关经济状况的新信息有限（Roberts 和 Simon，2001 年）。不过，新闻媒体等其他有关情绪的信息来源可能有助于预测经济形势，即了解当前或最近的情况。新闻媒体可能会提供家庭和企业调查所没有的新信息，或者提供以前的相同信息。
受人类情感感知机制启发的情感导向预训练探索
深度卷积神经网络（DCNN）的预训练在视觉情绪分析（VSA）领域起着至关重要的作用。大多数提出的方法都采用在大型物体分类数据集（即 ImageNet）上预训练的现成的主干网络。虽然与随机初始化模型状态相比，它在很大程度上提高了性能，但我们认为，仅在 ImageNet 上进行预训练的 DCNN 可能过于注重识别物体，而未能提供情绪方面的高级概念。为了解决这个长期被忽视的问题，我们提出了一种基于人类视觉情绪感知（VSP）机制的面向情绪的预训练方法。具体而言，我们将 VSP 的过程分为三个步骤，即刺激接受、整体组织和高级感知。通过模仿每个 VSP 步骤，我们通过设计的情绪感知任务分别对三个模型进行预训练，以挖掘情绪区分的表示。此外，结合我们精心设计的多模型融合策略，从每个感知步骤中学习到的先验知识可以有效地转移到单个目标模型中，从而获得显着的性能提升。最后，我们通过大量实验验证了我们提出的方法的优越性，涵盖了从单标签学习（SLL）、多标签学习（MLL）到标签分布学习（LDL）的主流 VSA 任务。实验结果表明，我们提出的方法在这些下游任务中取得了一致的改进。我们的代码发布在 https://github.com/tinglyfeng/sentiment_pretraining 。
雅克·舍瓦利埃 (Jacques Chevallier) 号，第一艘补给船......
“雅克·舍瓦利埃”号以法国海军核动力推进之父之一、前军备总代表、海军工程师的名字命名。该号的长期部署期将从 2023 年 9 月 27 日至 2024 年 2 月 2 日。作为雅克·舍瓦利埃号加入法国海军现役程序的一个组成部分，此次为期数月的部署相当于“军事能力验证”阶段的第二阶段。这将结束 BRF 机组人员于 2023 年 9 月 4 日开始的作战准备期。
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。
![文章标题：基于机器学习算法的情感分析：全面的研究作者：Song Jiang [1]，Ela Kumar [2]隶属关系：Unive](/simg/a/a18931ee1afd48d7d579d30bde6e7c6026fd7595.webp)
文章标题：基于机器学习算法的情感分析：全面的研究作者：Song Jiang [1]，Ela Kumar [2]隶属关系：Unive
Article title: Sentiment Analysis Based on Machine Learning Algorithms: A Comprehensive Study Authors: song jiang[1], Ela Kumar[2] Affiliations: university of houston[1], k l deemed to be university[2] Orcid ids: 0009-0007-8363-7304[1] Contact e-mail: sjiang24@central.uh.edu License information: This work has been在Creative Commons Attribution许可下发布的开放访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/，只要适当地引用了原始工作，就可以在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件，使用条款和发布政策。预印度语句：本文是预印本，未经同行评审，正在考虑，并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi：10.14293/pr2199.000601.V2预印本在线发布：2024年2月19日
医学科学系主任和...
大学在主题3的背景下，在国家中心参加了枢纽的质量创始主题，讲话1“遗传疾病”和附属主题。通用治疗开发和药物使用“基于RNNA技术的国家基因治疗和药物中心”技术（CN_00000041） - 杯E93C22001080001杯，并通过特许权法令获得了融资。N.1035及相关义务契据（代码CN00000041）为1/08/2022，适用于NextGenerationus Funds；由于该部门必须在国家通用治疗和药物研究中心的研究计划中弥补特定的，临时的和应有的需求，其TNNA“国家基因疗法和基于RNA技术的基因疗法和药物中心（CN RNA和基因疗法）” - 遗传疾病1-遗传疾病，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的，是值得的。 （PNRR），任务4“教育与研究” - 从研究到公司的组件2“ - 投资1.4”升级研究结构和创建“国家R＆D Champions”在欧盟NextGenerazionau资助的某些关键促进技术上的“国家R＆D Champions”的创建 - NextGenerazionAu -NextGenerazionau -Project cn00000000000041-杯CUP E93C22001080001-杯 - 杯2021年12月16日的3138，由董事法令修订。 2021年12月18日的3175，关于“ PSNNADB：核心蛋白质酸配合物的结构网络数据库”；由于该部门认为有必要利用上述项目中特别专业的人物；因为与总经理Prot的通函的规定有关。nr。25223的2015年2月15日，必须验证大学内部的存在，以及上述需求所要求的专业精神；鉴于部门理事会于2025年11/02/2025的解决方案，与激活自主工作任务有关，这是国家基因疗法和药物中的全国性疗法和药物研究中心的研究计划的一部分，“基于RNA技术的国家基因治疗和药物中心（CN RNA＆Gene疗法）（CN RNA＆Gene Therapy）”（CN RNA＆Gene Therapy）“ - 遗传1-遗传疾病，值得国家资源，是国家资源。恢复和弹性（PNRR），任务4“教育与研究” - 组件2“从研究到公司” - 投资1.4“增强研究结构和创建“国家R＆D冠军”的“国家R＆D冠军”的某些关键促成技术“由欧盟资助的一些关键促进技术” - NextGenerazionau -NextGenerazionau -Project cn00000000000041-杯-E93C22222222222222222222222222222222222222222222222222222222222周才 - 通过法令25223的2015年2月15日，必须验证大学内部的存在，以及上述需求所要求的专业精神；鉴于部门理事会于2025年11/02/2025的解决方案，与激活自主工作任务有关，这是国家基因疗法和药物中的全国性疗法和药物研究中心的研究计划的一部分，“基于RNA技术的国家基因治疗和药物中心（CN RNA＆Gene疗法）（CN RNA＆Gene Therapy）”（CN RNA＆Gene Therapy）“ - 遗传1-遗传疾病，值得国家资源，是国家资源。恢复和弹性（PNRR），任务4“教育与研究” - 组件2“从研究到公司” - 投资1.4“增强研究结构和创建“国家R＆D冠军”的“国家R＆D冠军”的某些关键促成技术“由欧盟资助的一些关键促进技术” - NextGenerazionau -NextGenerazionau -Project cn00000000000041-杯-E93C22222222222222222222222222222222222222222222222222222222222周才 - 通过法令
学校 - 医学系 - 二聚体 - unipd
炎症是一个多方面的生物学过程，在防御和损伤的身体防御中起着至关重要的作用。然而，当失调时，炎症会导致许多慢性疾病的疾病，例如自身免疫性疾病，心血管疾病，癌症和神经变性疾病。暑期学校专注于探索炎症可以采取的许多“形状”或形式，从术语中，对慢性致病过程的有益反应。该程序涵盖了各种各样的主题，从炎症的典型生物学机制开始。参与者将探索所涉及的细胞和分子途径，即先天和适应性免疫之间的相互作用，重点是这些系统如何协作介导炎症。该程序的一个显着特征是其“卧床台式”方法，该方法强调了将BAIS研究转化为临床实践的重要性。参与者将深入了解前沿研究如何为新疗法的发展提供信息，以及临床医生如何将这些发现应用于炎症性疾病的治疗。主题，例如免疫疗法，针对特定炎症途径的生物药物以及使用生物标志物来诊断和监测燃烧性疾病的主题。除了统治学习外，该计划还纳入了动手研讨会，旨在为参与者提供研究的实践经验。这些会议使参与者可以直接应用他们在讲座中学到的知识，从而获得对他们的研究职业有价值的技术技能。讲习班可能包括实验室技术，例如流式细胞仪，RNA测序，基于CRISPR的基因编辑和蛋白质组学，所有这些都是现代炎症研究中的必要工具。该计划的这一方面对对转化医学感兴趣的参与者特别有益，因为它证明了La-Bororation发现如何影响患者护理。