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蜘蛛的媒体框架可能会加剧芳香恐惧症情感
蜘蛛是动物的标志性例子，可以在人类中引起强烈的情感反应（Michalski＆Michalski，2010年； Lemelin＆Yen，2015; Hauke＆Herzig，2017; Mammola，Michalik，Hebets，＆Isaia，＆Isaia，2017），尤其是对Spiders spiders spiders的风险扭曲的感知。While less than 0.5% of spider species are capable of causing severe envenomation in humans (Hauke & Herzig, 2017), and no proven fatality due to spider bites have occurred in the past few decades (Nentwig & Kuhn-Nentwig, 2013; Nntwig, Gnädinger, Fuchs, & Ceschi, 2013; Stuber & Nentwig, 2016), the perception of与蜘蛛叮咬相关的风险仍然偏向于人类可能造成的潜在伤害（Hauke＆Herzig，2017年）。这些感觉似乎在我们对有毒动物的祖先恐惧中发现了他们的心理根源（Knight，2008； Gerdes，Gerdes，Uhl和Alpers，2009），但也可能具有文化成分（Davey，1994; Merckelbach，Muris，Muris，＆Schouten，＆Schouten，1996; Davey等，1998）。作为Cavell（2018，p。2）很好地说：“……最引人注目的方面之一
情感分析：为阿拉伯语实施ML技术以提高当前技术的准确性
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态，多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究，但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中，我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最新进步，研究方法，数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法，并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法，包括幼稚的贝叶斯，决策树，SVM，CNN和Arabert模型等。此外，我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术，以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步，但我们的发现表明，许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为，未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型，并利用全面的数据集，以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。
全球电子制造供应链的当前情感IPC 2025年2月 - 只读
§招聘挑战将继续存在，因为劳动力市场仍然紧张。 >电子制造商在很大程度上不向前拉货物，也没有看到运输附加费§招聘挑战将继续存在，因为劳动力市场仍然紧张。>电子制造商在很大程度上不向前拉货物，也没有看到运输附加费
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
经济增长和通胀对经济情绪和家庭消费影响的实证证据
摘要：相互关联的全球市场和消费行为的动态最近发生了很大变化。该研究以欧盟 28 个国家为样本，考察了 2019 年 12 月至 2020 年 10 月期间经济增长和通货膨胀对经济情绪和家庭消费的影响程度。通过面板广义矩法和面板最小二乘法（具有横截面权重、时间固定效应）估计的结果表明，经济增长和通货膨胀的代理因素对经济情绪和家庭消费有显著影响。此外，就经济情绪而言，通货膨胀的负面影响远大于经济增长的正面影响。家庭消费的情况则相反。该研究对公共当局、公司和个人消费者在困难时期可以采取的刺激国民经济的策略提出了政策建议。
策略性沉默，信任受损：不同 COVID-19 疫苗情绪对医护人员与同事和患者关系的影响
背景：关于 Covid-19 疫苗接种和医护人员 (HCW) 疫苗强制要求的两极化辩论对比利时 HCW 与同事和患者讨论 Covid-19 疫苗情绪的能力提出了挑战。尽管研究已经确定了 HCW 疫苗犹豫的驱动因素，但这些研究并未包括工作场所互动的影响，也没有解决疫苗覆盖范围以外的后果。方法：对 74 名在比利时执业的 HCW 进行访谈和焦点小组讨论，探讨了 Covid-19 疫苗情绪以及与同事和患者讨论疫苗接种的经历。结果：大多数参与的 HCW 报告称很难与同事和患者讨论 Covid-19 疫苗接种。未接种疫苗的 HCW 经常担心表达他们的疫苗情绪可能会让患者或同事不高兴，并担心自己会被停职。因此，他们使用社交线索来评估其他人对疫苗怀疑论言论的开放程度，并避免讨论疫苗。令人惊讶的是，一些对疫苗有信心的医护人员隐藏了他们对疫苗的看法，以避免与同事和患者发生冲突。接种疫苗和未接种疫苗的医护人员都观察到，未接种疫苗的患者偶尔会得到不理想的护理。不理想的护理是未接种疫苗的医护人员不愿向同事表达他们对疫苗的看法的核心。接种疫苗和未接种疫苗的医护人员都描述了与持有不同疫苗看法的同事和患者的信任丧失和社会关系破裂。讨论：比利时医护人员认为 Covid-19 疫苗是一个有风险的讨论话题，并在疫苗接种方面“策略性地保持沉默”，以维持在卫生机构中的正常工作关系和就业。医护人员与同事或患者之间失去信任，加上基于疫苗接种状况的患者护理不理想，有可能削弱比利时以及其他国家的卫生系统，并催化可预防的疾病爆发。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ ) 开放获取的文章。
伊拉克消费者信心指数 - 2024 年第四季度
企业和决策者可以监测指数的变化，以将数据纳入决策过程。一波又一波的下降趋势表明消费者对自己的消费能力持负面看法。因此，制造商可能希望消费者避免零售购买，尤其是需要融资的商品。同样，银行可以预期贷款活动、抵押贷款申请和信用卡使用量会减少。
情感和情感分析技术的进步
简介：理解和分析人类情绪是研究的关键领域，其应用涵盖了医疗保健，教育，娱乐和人类计算机的互动。目的：利用诸如面部表情，语音模式，生理信号和文本数据之类的模式，本研究研究了深度学习体系结构的整合，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和变形金属模型，以有效地捕获错综复杂的情绪简化。方法：此数据集提供了广泛的情感类别和情感分类，它是推进创新的机器学习和深度学习模型的强大资源。结果：这些发现为开发能够适应人类情绪的智能系统的方式铺平了道路，从而促进了人类与机器之间的自然和同情性相互作用。结论：未来的方向包括扩展数据集，解决道德注意事项以及将这些模型集成到现实世界应用程序中。
深入了解艺术：使用深度学习
摘要 - 艺术是人类在美学和迷人手段中表达和表达自己的思想，情感和经验的深刻媒介。这就像一种通用语言，超越了语言的局限性，从而实现了复杂的思想和感受的交流。基于人工智能（AI）的数据分析正在用于研究领域，例如情感分析，其中通常分析文本数据以进行意见挖掘。在这项研究中，我们从事艺术工作并应用深度学习（DL）算法来对图形艺术中的七种不同面部表情进行分类。进行经验分析，在大型数据集上应用了InceptionV3和Resnet的预训练模型的最深学习算法。两种模型都被认为是革命性的深度学习体系结构，可以训练更深层的网络，从而在各种计算机视觉任务（例如图像识别和分类任务）中提高模型性能。全面的结果分析表明，与相关领域的现有方法相比，所提出的Resnet和Incemnet和InconceionV3方法的准确性分别高达98％和99％。这项研究通过解决图形艺术中七种不同面部表情的检测，有助于情感分析，计算视觉艺术和人类计算机相互作用的领域。我们的方法可以增强对用户情感的了解，从而对改善用户参与度，AI驱动系统中的情商以及在数字平台中的个性化体验产生重大影响。这项研究弥合了视觉美学和情感检测之间的差距，通过强调DL框架在人类心理评估和行为分析等各种领域的实时情绪检测应用程序的功效，提供了图形艺术如何影响图形艺术如何影响和反映人类情绪的新颖见解。
苏格兰消费者信心指数 2024 年第四季度 (...
综合指标 2024 年第四季度，综合消费者信心指数为 -4.9，与 2024 年第三季度相比下降了 4.7 点，表明本季度消费者信心有所减弱。涵盖当前和预期经济表现、家庭财务状况和支出态度的五个情绪分项指标在本季度均有所下降。本季度情绪下降的主要原因是对经济的情绪下降。对当前经济表现的情绪为 -1.1，而对经济的预期保持积极态度，为 6.9，这两个指标均比上一季度下降了 6.8 点。这表明，总体而言，受访者认为与一年前相比，经济表现不佳，但仍对未来一年经济状况将改善持乐观态度，尽管改善程度低于上一季度报告的程度。