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大脑发挥作用时：基于游戏的学习中的情感和回报的神经功能相关
媒体与传播部，LMU慕尼黑，慕尼黑，德国，B大学，Lapsyd´ E，CNR，CNRS，CNRS，Sorbonne Paris Cit´e，法国，法国，C c in信息技术与传播学院，坦佩雷大学，PORI，PORI，PORI，PORI，芬兰，教育和文化学院，教育和文化，Tampery，Tampery，Tampere，Tampere，Tampere，tampere，tampere，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland e Contigh大学，拉夫堡大学，英国，Frankany g的个人发展和自适应教育中心，德国G神经病学中心，神经心理学部，赫尔蒂·纳斯特·临床脑研究所神经心理学科，图宾根，德国Tübingen大学，德国Tübingen大学，h h。德国Tuebingen大学的研究生院和研究网络K Leibniz-InstitutFürWissensMedien，德国Tübingen，德国
引用出版物情感（APA）：Rossel，I。M. A.的Scaik J.，Shiver-evases，N。Y. N.，Irish，L.，C.，Bo
摘要 - 冥想已被证明可以通过改善情绪调节来帮助管理情感障碍。在这里，我们开始通过创建集中注意力冥想的计算认知模型来发展冥想理论。我们的模型是在Prims中创建的，Prims是ACT-R认知体系结构的衍生物。我们基于对冥想体验如何随着时间的流逝而进行的广泛文献综述实施了模型。然后，我们在持续的关注任务中测试了Prims模型，打算捕获可以接受冥想实践训练的教师。该模型在冥想练习后比以前更好地保持了焦点。这些结果与一项纵向研究对2010年冥想作用的经验发现一致。在模型中增加任务相关重点的中心机制似乎是一个反馈循环。冥想和思维过程的过程加强了自己并削弱了对方。然而，这种加强措施更多地散布在更精致的思维过程中，这会导致它随着时间的流逝而减少。我们推测，在冥想后观察到的观察到的情绪调节的改善是由维持注意力的能力引起的，因为它允许从业者避免情绪失控。
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
具有情感的人类机器人共同学习系统 -
摘要。本文介绍了一种新型的人类机器人互动设置，用于机器人和人类对符号语言的学习，以识别机器人体内稳态需求。机器人和人类学会使用并响应分别传达体内稳态需求和满足体内稳态需求的刺激的相同语言符号。我们采用了差异结果培训（DOT）协议，该协议可以针对其内部需求提供特定的反馈（例如“饥饿”）当通过正确的刺激满足时（例如cookie）。我们发现了DOT可以提高人类的学习效率的证据，这反过来又可以更有效的机器人语言获取。研究中使用的机器人的词汇类似于语言“ babling”阶段中人类婴儿的词汇。机器人软件体系结构建立在一种模型上，用于情感的语言获取，该机器人通过与人的互动将词汇与内部需求（饥饿，口渴，好奇心）相关联。本文介绍了使用交互式设置进行的初步试点研究的结果，该研究表明，与非点控制条件相比，机器人的语言采集在DOT条件下达到了更高的收敛率。此外，参与者报告了积极的情感经验，控制的感觉以及与机器人之间的联系。这种相互学习（教师学习）方法提供了促进与DOT的认知干预措施的潜在贡献（例如对于患有痴呆症患者）通过增加治疗依从性，这是由于人类通过扮演积极的教学角色而更多地从事培训任务。机器人语言获取的稳态动机基础有潜力有助于与机器人更加生态有效和社会（社交/培养）互动。
Finllama：算法交易申请的财务情感分类
复杂性理论在理论上已经在诸如分解[2]，搜索[3]和类似[4]等问题中得到了证明。这些进步为在半导体行业中维持或超越摩尔法律提供了希望。然而，除了从理论计算机科学的栅极模型中估算的时间复杂性之外，它在实践中估算和证明可能的量子可能性是合理的。首先，对量子计算的实用成本估计需要最先进的知识，从涵盖复杂性的详细理论涵盖预先因素[5，6]到量子硬件的明确设计，并且包括更全面的测量，包括更全面的测量值，例如时间成本（以秒为单位）（在第二秒内进行测量），空间成本（数量），零售成本（数量），以及能量成本。，量化能源效率估计的复杂性质是高度未经评估的，尽管量子算法的可能能量优势主要在定性论证中讨论了[7-9]。第二，尽管某些算法的存在量子优势的存在在理论上是坚定合理的，但要证明这些因素可以变成现实世界，这是挑战，对于商业应用而言，尤其是显着的好处[10]。最后，量子状态非常脆弱，当前的量子处理器嘈杂，使量子误差校正是制造大规模，耐断层量子计算的唯一方法。容忍度虽然在理论上可以持续存在，但仍需要许多其他资源和实验挑战，从而使精确的资源估计更具挑战性。因为lin-在这项工作中，我们通过对所谓的Harrow-Hassidim-lloyd（HHL）算法进行全面的，能源感知的资源估算来解决这些挑战[11]。HHL算法提供了可用于求解线性代数问题的量子线性系统算法（QLSA）。给定线性方程式A | x⟩= | b⟩，该算法返回量子状态| X = A - 1 | B⟩作为解决方案。对于某些类别的矩阵，已经表明，该算法在poly（log n）的时间为n×n矩阵以poly（log n）时间运行，这使其比任何已知的经典对应物都要快。复杂性 - 理论论点还表明，某些设置是BQP填充的算法[11]。
根据脑电图和生理信号估计情感、认知和意动状态的工具
近几十年来，基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究已变得更加民主化 (Nam 2018)。该技术能够通过 EEG 将信息从人脑传输到机器，尤其能够帮助严重运动障碍患者向轮椅等辅助技术发送命令，例如通过想象左手或右手运动来使轮椅左转或右转。此类 BCI 被称为主动 BCI，因为用户通过执行心理意象主动向系统发送命令 (Zander 2011)。然而，BCI 缺乏稳健性限制了该技术在研究实验室之外的发展，目前 10% 到 30% 的用户无法控制主动 BCI。然而，另一种类型的 BCI 被证明特别有前景：被动 BCI (Zander 2011)。此类 BCI 不用于直接控制应用程序，而是用于实时监控用户的心理状态，以便相应地调整应用程序。请注意，被动 BCI 可以与生理信号相结合：它们被称为“混合 BCI”（Pfurtscheller 等人，2010 年）。
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
摘要：联合学习（FL）是一个分布式范式，它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中，同态加密（HE）通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新，以推断私人客户数据，这是在医疗保健行业（患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步，但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点，水标作为保护深神经网络（DNNS）的知识产权的解决方案。但是，传统的水印方法与HE不兼容，这主要是因为它们需要使用非溶液功能，而HE并非本地支持。在本文中，我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后，我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明，所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。
音乐教育中音乐情感识别和人工智能的融合
摘要：本文讨论了音乐情感识别技术和人工智能（AI）在音乐教育中的融合和应用。随着人工智能技术的快速发展，其应用越来越广泛地用于教育领域，尤其是在音乐教育领域。AI不仅提高了教学效率，而且还为学生提供了更加个性化和高效的学习经验。作为AI的重要分支，音乐情感识别技术可以准确地识别和解释音乐作品中的旋律，节奏和和谐元素所表达的情感和艺术概念，这对于学生在音乐欣赏和学习过程中深入了解音乐工程的含义和本质具有重要意义。本文分析了音乐情感识别和音乐教育中AI整合的当前状况，优势和挑战，并提出了相应的策略和建议，旨在在音乐教育领域提供理论参考和实践指导。
名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感
1,2,3,4 PGDM HR学生，全球人力资源系，AI大学，卡尔贾特，马哈拉施特拉邦摘要，随着组织越来越多地采用混合和远程工作模型，在这些空间中，AI和VR系统的嵌入为改善了远程工作的新机会。本研究使用全面的混合方法分析研究了AI驱动的VR平台对远程工作和员工福祉生产率的影响。我们使用了为期6个月的纵向调查，其中涉及15个推出AI-VR工作区解决方案的15个组织中的312名知识工人。与更传统的远程工作工具相比，我们的发现表明协作工作，数字疲劳减少和更高的存在中的效率较大。然而，我们还指出了隐私，认知负荷和技术访问领域的重大问题。这项研究增加了对AI-VR整合如何塑造工作未来的新兴理解，并为对这些技术感兴趣的组织提供了实用的建议。关键字：人工智能，虚拟现实，远程工作，员工福祉，数字工作场所，生产力1。简介1.1背景和背景•全球工作模型的转变：讨论随传统办公环境的变化景观