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情感化设计：概述 - 密歇根大学图书馆
情绪的概念与情感密切相关，情感是一个包罗万象的术语，包括情绪、感觉、心情和评价（Simon、Clark 和 Fiske，1982 年）。最重要的概念可能是情绪。然而，在心理学中，关于情绪的理论认为它是一个“非常混乱和令人困惑的研究领域”（Ortony、Clore 和 Collins，1988 年），因此对定义没有共识。各种因素都与情绪有关，包括主观因素、环境因素以及神经和激素过程。在本章中，我们利用了 Kleinginna 和 Kleinginna（1981 年）提供的情绪总结，其中包含了心理学定义的关键要素，如下所示：（1）情绪引起情感体验，例如快乐或不快。(2) 情绪刺激我们产生认知解释——例如将原因归咎于我们自己或环境。(3) 情绪会触发自主神经系统的各种内部调整，例如心率加快和皮肤电导反应降低。(4) 情绪引发的行为通常（但并非总是）具有表现力（笑或哭）、目标导向（接近或回避）和适应性（消除潜在威胁）。感觉可用于通过体验或感知来描述身体触觉，是情绪的主观表现，可以被有意识地感受到（Davidson、Sherer 和 Goldsmith，2009 年）。因此，它们经常在文献中用作情绪的自我报告测量方法（例如，Zhou、Qu、Helander 和 Jiao，2011）。情绪与持续时间较长的情感状态相关（Picard，1997）。它们可以持续数小时、数天甚至更长时间，而无需归因对象。情绪通常是短暂的，但当情绪、思想或行为反复激活时，就会产生情绪（Russell，2003）。例如，消极情绪可能是由反复的消极情绪、思想、行为产生的，也可能是由药物或药物引起的（Picard，1997）。主观评价通常被定义为一种有价情感反应，可以用积极或消极的意见、观点或反应来评估一个对象或一种情况（Simon 等，1982）。Russell（2003）使用核心情感来描述所有情绪化的事件，包括情绪、心情和评价。它有两个重要维度，即价（愉悦-不愉悦）和唤醒（困倦-激活）。与离散情绪模型（例如保罗·埃克曼（1992）提出的基本情绪）相比，他认为有六种基本情绪（即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶），并且可以通过不同文化的面部表情来识别，罗素（1989）提出
段昱冰(Duan Yubing), 徐晗逸, (Xu Hanyi), 李毅(Li Yi), ...
摘要。由于国民经济的改善和电子商务的持续发展，在线购物的规模不断扩大。但是，现有的快速交付站通常存在管理问题，并且不能整天开放，这增加了企业的管理困难和成本，并为用户提供便利。引起不便。这项工作设计了一个有效的合作系统，该系统由邮政机器人，龙门机器人和应用程序管理终端组成。它使用数字双技术来读取机器人的运动参数和工作状态，并创建一个具有良好耐力性能的智能控制系统，障碍超越能力和信息收集能力，执行科学调度，适应物流操作中的各种方案，并创建高度实用的智能站，以增强运输服务行业的能力。
2024.06.07 招标信息公告第18号《垫脚石》
4天前 —— （3）防卫省向某都道府县警察部队下达有关有组织犯罪的承包订单…… （7）依据防卫省长官房长官、防卫政策局长及防卫装备技术局长规定的规格、内部标准及业务惯例。 3.
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
边境的情感化AI：iBorderCtrl案例
Sánchez-Monedero, J., & Dencik, L. (2020)。欺骗性边界的政治：“欺骗的生物标志物”和 iBorderCtrl 案例。信息、通信与社会，0(0)，1-18。https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1792530
情感化设计：概述 - 密歇根大学图书馆
情绪的概念与情感密切相关，情感是一个包罗万象的术语，包括情绪、感觉、心情和评价（Simon、Clark 和 Fiske，1982 年）。最重要的概念可能是情绪。然而，在心理学中，关于情绪的理论认为它是一个“非常混乱和令人困惑的研究领域”（Ortony、Clore 和 Collins，1988 年），因此对定义没有达成共识。各种因素与情绪有关，包括主观因素、环境因素以及神经和激素过程。在本章中，我们利用了 Kleinginna 和 Kleinginna（1981 年）提供的情绪总结，其中融合了心理学定义的关键要素，如下所示：（1）情绪引起情感体验，例如愉悦或不愉悦。（2）情绪刺激我们产生认知解释——例如将原因归咎于我们自己或环境。 (3) 情绪会触发自主神经系统的各种内部调整，例如心率加快和皮肤电导反应降低。 (4) 情绪引发的行为通常（但并非总是）具有表现力（笑或哭）、目标导向（接近或回避）和适应性（消除潜在威胁）。 感觉可用于描述通过体验或感知的身体触觉，是情绪的主观表征，可以被有意识地感受到（Davidson、Sherer 和 Goldsmith，2009 年）。 因此，它们经常在文献中用作情绪的自我报告测量（例如，Zhou、Qu、Helander 和 Jiao，2011 年）。 情绪与持续时间较长的情感状态相关（Picard，1997 年）。 它们可以持续数小时、数天甚至更长时间，而无需归因于对象。情绪往往是短暂的，但当一种情绪、思想或行为被反复激活时，就会产生一种心境（Russell，2003）。例如，消极心境可能由反复的消极情绪、思想、行为产生，也可能由药物或药物诱发（Picard，1997）。主观评价通常被定义为一种有价情感反应，可以用积极或消极的意见、观点或反应来评估一个物体或一种情况（Simon 等，1982）。Russell（2003）用核心情感来描述所有情绪化的事件，包括情绪、心境和评价。它有两个重要维度，即价（快乐-不快乐）和唤醒（困倦-激活）。与离散情绪模型（例如保罗·埃克曼（1992）提出的基本情绪模型）相比，埃克曼认为有六种基本情绪（即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶），并且可以通过不同文化的面部表情来识别，罗素（1989）则认为，
共情伦理人工智能的哲学规范...
摘要 — 为了构建一个符合道德规范的人工智能 (AI)，必须克服两个复杂问题。首先，人类对于什么是道德规范、什么是不道德规范并没有一致的看法。其次，当代人工智能和机器学习方法往往是生硬的工具，要么在预定规则的范围内寻找解决方案，要么模仿行为。符合道德规范的人工智能必须能够推断潜规则、解释细微差别和背景、拥有并能够推断意图，不仅解释其行为，还解释其意图。使用行动主义、符号学、感知符号系统和符号涌现，我们指定一个代理，它不仅可以学习符号之间的任意关系，还可以学习它们在其感觉运动系统的感知状态方面的含义。随后，它可以学习句子的含义，并根据自己的经验推断他人的意图。它具有可塑性意图，因为符号的含义会随着它的学习而改变，并且它的意图以符号形式表示为目标。这样，它可以学习一个概念，即人类群体中大多数人最有可能认为是合乎道德的，然后可以将其用作目标。抽象符号的含义使用原始的多模态感觉运动刺激的感知符号来表达，作为最弱的（与奥卡姆剃刀原则一致）必要和充分概念，从显性定义中学到的内涵定义，从中可以获得所有道德决策的外延定义或类别。因为这些抽象符号对于情况和响应都是相同的，所以在执行或观察动作时使用相同的符号。这类似于人脑中的镜像神经元。镜像符号可以让代理产生同理心，因为它自己的经历与符号相关联，而符号也与另一个代理体验该符号所代表的事物的观察相关联。
冰探测系统 IDD.Blade
经认可的认证机构是 DNV Renewables Certification GmbH，地址：Brooktorkai 18, 20457 Hamburg。DNV Renewables Certification 是 DNV 在可再生能源行业认证业务的贸易名称。
海外技术信息（2024年4月26日发行）
- NJIT开发了一种用于水和土壤样品中PFA（全氟烷基和多氟烷基化合物）的高速且高度敏感的检测技术。 -PFA，称为“永久化学品”，是一种在各种产品中发现的人造化合物，从食品包装材料到耐水服装，需要数千年的时间才能分解。有成千上万种不同的类型，当前的测试方法需要成本和时间，环境中的分布程度尚不清楚。 - 新技术包括一种称为造纸喷雾质谱法（PS-MS）的电离技术，该技术分析了样品材料的分子组成，并且比当前的PFAS标准测试方法高10至100倍。 -PFA被离子化并检测到，并且包含的各种PFA物种及其浓度清楚地显示到数万亿（PPT）水平。对于诸如土壤之类的复杂矩阵，使用脱盐的纸陶喷雾质谱法（DPS-MS）用于洗涤抑制PFA的离子信号的盐。这两种方法都显着提高了PFAS检测功能。 PFA的检测极限约为1 ppt，相当于20个奥林匹克大小的游泳池的一滴水。 - We directly analyzed fragments of various food packaging materials, including microwave cooking popcorn paper, instant noodle containers, and fried food and hamburger wrapping paper, and successfully detected traces of 11 types of PFAS molecules, including PFOA (perfluoroctanoic acid) and PFOS (perfluorooctanesulfonic acid), which are associated with cancer risk and suppression of the immune system, within 1 分钟。美国环境保护局（EPA）提议为全国饮用水中的六种PFA设定最大污染水平（MCLS），包括PFOA和PFO。 。- 此外，在2分钟内在局部自来水样品中检测到PFOA的痕迹。在大学的过滤春季样品中未发现PFA的痕迹。此外，使用DPS-MS从40毫克的土壤中识别出两种类型的PFA。我们还将证明空气中包含的PFA的检测能力。 - 还将进行测试，以将这些方法与NJIT BioSmart中心开发的PFA分解催化剂技术相结合。催化剂技术在3小时内分解了饮用水样品中98.7％的PFA。 - 这项研究得到了国家科学基金会（NSF）的支持。