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World File Search System情感
情感韵律的声音
韵律（声音表达的声音特性）传达了语言和副语言信息，例如说话者的意图（有关讽刺的情况，请参见Larrouy-Maestri等，2023a）和演讲者的情感状态（Banse＆Scherer，1996）。韵律因此是人类交流的关键工具。1当涉及到情绪的交流时，假定信号的声学特性与某种情感或亲密状态的产生/感知之间的最小对应关系。2，例如，Bänziger等人提出的情绪表达和感知的有影响力的模型。（2015），基于Brunswik的镜头模型并改编自Scherer（2013a），区分了远端信息（即，通过对声音的声学分析来估算说话者的内部状态）和近端信息（即听众的感知）。它涉及通过声明提示的情绪声音交流所涉及的编码和解码过程（有关简介，另请参见Kamiloğlu＆Sauter，2021年）。但是，声学
构造情感的理论
古代哲学家和医生认为人类的思想是一系列精神能力。他们分裂了思想，而不是对生物学或大脑的理解，而是根据他们对真理，美丽和道德的关注来捕捉人性的本质。所讨论的能力已经在数千年中演变了，但总的来说，它们包括思维的心理类别（认知），感觉（情感）和意志（动作，以及更现代的版本，感知）。这些心理类别象征着西方文明中关于人性的珍贵叙事：情感（我们的内心野兽）和认知（进化的冠冕成就）战斗或合作以控制行为。1在这些古老的思想中伪造了情感的观点（图1）。情感神经科学从这种基于教师的方法中汲取灵感。科学家首先是最知名的英语（Pavlenko，2014; Wierzbicka，2014），例如愤怒，悲伤，恐惧和厌恶，并寻找他们难以捉摸的生物学本质（即他们的神经签名或
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
从情感人工智能到认知人工智能
摘要：认知计算被公认为计算的下一个时代。为了使硬件和软件系统更像人类，模拟人类智能的情感人工智能和认知人工智能是真正人工智能的核心。当前计算机科学中情绪分析和情感计算的兴起推动了情感人工智能的快速发展。然而，认知人工智能的研究才刚刚起步。在这篇前瞻性的论文中，我们简要回顾了情感人工智能的发展现状，介绍了认知人工智能的概念，并提出了认知人工智能的设想，即让计算机以类似于人类的方式思考、推理和决策。进一步讨论了认知人工智能在参与、监管、决策和发现方面的重要方面。最后，我们提出了构建未来认知人工智能的重要方向，包括数据和知识挖掘、多模态人工智能可解释性、混合人工智能和潜在的伦理挑战。
季节性情感障碍 - AF.mil
季节性情感障碍 (SAD) 是一种与季节变化有关的抑郁症。SAD 每年大约在同一时间开始和结束。如果您像大多数 SAD 患者一样，您的症状会在秋季开始并持续到冬季，消耗您的精力并让您感到喜怒无常。SAD 的治疗可能包括光疗 (光疗)、药物和/或咨询。不要将这种一年一度的感觉简单地视为“冬季忧郁症”或您必须独自克服的季节性情绪低落。采取措施保持您的情绪和动力全年稳定。体征和症状： x 几乎每天大部分时间都感到沮丧 x 对曾经喜欢的活动失去兴趣 x 精力不足 x 睡眠问题 x 食欲或体重发生变化 x 感到懒惰或焦躁 x 难以集中注意力 x 感到绝望、一文不值或内疚 x 经常想到死亡或自杀 x 社交退缩 x 学校或工作问题 x 药物滥用 原因：季节性情感障碍的具体原因仍然未知。可能发挥作用的一些因素包括： x 您的生物钟（昼夜节律）。秋冬季节日照减少可能导致冬季 SAD。日照减少可能会扰乱身体的生物钟并导致抑郁情绪。 x 血清素水平。血清素（一种影响情绪的大脑化学物质（神经递质））的下降可能在 SAD 中发挥作用。日照减少会导致血清素下降，从而引发抑郁症；例如维生素 D 低下。 x 褪黑激素水平。季节变化会扰乱体内褪黑激素水平的平衡，而褪黑激素对睡眠模式和情绪至关重要。风险因素：女性患季节性情感障碍的几率高于男性。而且，年轻人患 SAD 的几率高于老年人。可能增加您患季节性情感障碍风险的因素包括：x 家族史。患有 SAD 的人可能有血亲患有 SAD 或其他形式抑郁症的可能性更大。x 患有重度抑郁症或躁郁症。如果您患有其中一种疾病，抑郁症的症状可能会随着季节而恶化。x 住在离赤道很远的地方。SAD 似乎在住在赤道以北或以南很远的人中更为常见。这可能是由于冬季日照减少，夏季白天变长造成的。何时就医：有些日子心情低落是正常的。但如果您一次连续几天心情低落，并且没有动力去做您通常喜欢的活动，请去看医生。如果您的睡眠习惯和食欲发生了变化，您开始用酒精来寻求安慰或放松，或者您感到绝望或想过自杀，那么这一点就尤其重要。请访问 https://www.mayoclinic.org 了解更多信息。有疑问？请通过 363ISRW.ART.363ISRW@us.af 联系我们。或拨打 757-764-9316
情感心理训练与减少昼夜
摘要 海马是 HPA 轴的中枢调节器，影响压力对大脑结构、功能和行为的调节。本研究评估了三种不同类型的 3 个月心理训练模块是否可以通过减轻压力来影响海马组织，这三种模块旨在培养（a）基于注意力的正念、（b）社会情感或（c）社会认知技能。我们结合 332 名健康成年人的纵向结构和静息态 fMRI 连接分析，评估了心理训练引起的海马亚区体积和内在功能连接的变化。我们将这些变化与昼夜和慢性皮质醇水平的变化联系起来。与社会认知技能（视角模块）或没有接受训练干预的候补队列相比，我们观察到在为期 3 个月的针对社会情感技能的基于同情心的模块（情感模块）之后，双侧海马角体积 (CA1-3) 有所增加。与培养社会认知技能相比，培养社会情感技能时，结构变化与 CA1-3 的功能连接相对增加相一致。此外，训练引起的 CA1-3 结构和功能变化与皮质醇输出减少始终相关。值得注意的是，使用多变量方法，我们发现未显示组级变化的其他子域也会导致皮质醇水平的变化。总体而言，我们提供了社会情感行为干预、海马子域结构和功能变化与健康成人皮质醇减少之间的联系。
情感的疗法：更新2023
肾脏病，透析和肾脏移植部；法国淀粉样蛋白病的参考中心和其他单克隆IG沉积物，大学医院，POITIERS，法国单克隆肾上腺病具有肾脏意义（MGRS）是指由分泌的Monoclonal Ig（Migig（Migig）引起的肾脏疾病的小型B-cell Clone的关联，肾脏不适的肾脏疾病与肾脏差异有关。肿瘤负担的肾脏病变受肿瘤负担的独立，受MIG的物理化学特征的约束，涉及直接（MIG沉积或沉淀）或间接（自身抗体活性，补体活化激活）机制。与MGRS相关的肾脏疾病的频谱广泛，涵盖了拟南芥疾病（Fanconi综合征，晶体储存组织细胞增多症）和肾小球疾病。后者根据肾小球沉积物的组成和超结构外观分为三类：1）肾小球病（GP），带有有组织的MIG沉积物（免疫球蛋白[AL和AH}溶质膜[Al and ah} 8oloidisis [Al and ah} 8oloilidisis，Cyoglobobulobulic ogglobulic gp，Cyroglobulic GP，Immunotactactoid Gp，Light Chapoid Gp，Light Chandelline Cyry）Cyry）compy-Cyry）pody pody pody; 2）具有非组织沉积物的GP（单克隆IG沉积疾病[LCDD，HCDD，LHCDD]，带有MIG沉积物[PGNMID]的增殖性肾小球肾炎[PGNMID]）； 3）无IG沉积的GP（与MIG相关的C3GP和血栓性微血管病）。通过分析肾脏症状，尤其是蛋白尿，以及存在暗示性的肾上腺外表现，提出了每种特有MGRS相关的肾脏疾病的诊断。在大多数情况下，需要进行轻度，免疫荧光和电子显微镜研究，有时需要通过细胞瘤分析完成，在大多数情况下进行诊断确认是需要进行的。有必要识别和定量致病性MIG（SPEP，UPEP，血清和尿液免疫固定，无血清光链）的详细血液学检查，并用于表征下面的克隆（骨髓流式细胞仪，细胞遗传学）。敏感技术，例如基于RNA的Ig库测序，可能可用于检测微妙的克隆。早期诊断和通过以克隆为目标的化学疗法快速实现深血液学反应是影响长期肾脏和患者结局的主要因素。对浆细胞克隆的处理主要依赖于硼酸和基于抗CD38单克隆抗体的方案，这些方案不需要剂量适应，并且在肾脏损害患者中具有有利的疗效/毒性比。肾移植是选定的终末期肾脏疾病患者的宝贵选择，如果在手术之前已经实现了深层稳定的血液学反应（≥VGPR）。
基于面部情感的音乐推荐...
抽象的人情绪在塑造个人的经历和互动中起着关键作用。情绪是人类将自己的内心感传达给他人的主要手段，通常是通过手势和声音变形传达的。个人具有影响周围人的情绪状态的独特能力。人类，类似于高级机器，具有显着的预测能力和情绪提示的无与伦比的准确性。预测面部表情，包括微笑，眼动和微妙的面部肌肉运动，对于衡量个人当前的情绪至关重要。在苦恼或沮丧的时期，人们经常通过将可信赖的同伴或沉浸在音乐中寻求慰藉，这种治疗媒介既可以舒缓身心。利用这些见解，我们的项目旨在通过面部表情分析来预测个人的情绪，然后播放为他们的情绪量身定制的音乐，从而增强了一种镇定和情感的幸福感。此外，我们的项目还可以根据他们当前的情绪状态来策划个性化的播放列表，从而为情绪增强和自我保健提供途径。关键字：人类的情感，表达，音乐，情绪。
情感经济：理论概述
定义：情感经济是社会科学领域中出现的概念，重点关注情绪、情感和经济过程之间的相互作用。它探讨了情绪和情感体验如何影响经济实践、消费模式以及商品和服务的生产。在情感经济框架中，情绪不仅被视为个人的，而且深深植根于社会和政治背景中，塑造社会结构和权力动态并被其塑造。情感经济强调情绪如何传播并有助于社会秩序的建立和维护，从而影响经济行为。它承认情绪和情感对经济行为的深远影响。因此，这一概念揭示了情绪与经济过程之间的复杂关系，展示了情感体验如何影响消费、生产、劳动、财务决策以及市场经济的整体动态。它强调需要更细致地了解经济背景下的人类行为，认识到情绪和情感反应作为经济活动不可或缺的组成部分的重要性。这一概念与居住、恋地情结和情感氛围等概念相关，为理解不同文化背景下经济交易的复杂性提供了见解。