XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System情感
情感计算 CSCI534：一种跨学科方法
2025 年春季课程目标：本课程全面、跨学科地介绍情感计算：即与情感相关、由情感产生或有意影响情感的计算。它概述了人类情感理论（它如何由认知、身体和社会环境产生并影响认知、身体和社会环境）、识别和合成情感行为的技术，并说明了如何将这些技术应用于应用程序设计。本课程适合对计算方法有一定了解的非计算机科学专业学生。学生将获得以人为本的计算理论和实践方面的坚实背景，因为它与决策、健康、娱乐和教育学有关。
使用Twitter情感分析
摘要 - 经济，政治和社会因素使股票价格预测具有挑战性且无法预测。本文着重于为股票价格预测开发人工智能（AI）模型。该模型利用了三个领域的LSTM和XGBoost技术：Apple，Google和Tesla。它旨在检测将情绪分析与历史数据相结合的影响，以了解人们的意见可以改变股票市场。提出的模型使用自然语言处理（NLP）技术计算情感分数，并根据日期将它们与历史数据结合在一起。RMSE，R²和MAE指标用于评估所提出模型的性能。与单独的历史数据相比，情感数据的整合已显示出显着的改善，并获得了更高的准确率。这提高了模型的准确性，并为投资者和金融部门提供了有价值的信息和见解。Xgboost和LSTM证明了它们在股票价格预测中的有效性； XGBoost优于LSTM技术。
探索音频语音情感检测的深度学习方法：合奏MFCC，CNN和LSTM
摘要：我们的世界完全依赖我们每天使用的小工具，使世界变得越来越大。拟议的情感交流基于非视线（NLOS），以摆脱传统的人机相互作用。这种情感交流定义为互动，类似于我们每天使用的常见视频和语音媒体；同样，该信息在长距离内传输。我们提出了EAS框架，这是针对实时沟通要求的情感交流协议的另一种合奏技术。该框架支持情感实现的交流。他们也设计了。最后，正在开发用于特征提取的CNN-LSTM体系结构，实施一种选择相关功能的注意机制，为选择相关功能而创建以及用于实时场景，使用有或没有注意机制的实时评估矩阵，为实时场景创建CNN-LSTM网络。DCCA特征提取用于在数据集中的不同标签之间提取属性和发现相关性。toAnaly在情感沟通中与他人之间的长距离通信的情感交流中的实时性能。提出的CNN-LSTM模型以87.08％的精度达到了最高精度，而现有模型（例如CNN基线和LSTM模型）分别显示出81.11％和84.01％。与现有作品相比，我们的方法显示出提高的准确性，尤其是对于实时应用程序。
人工智能与社会情感学习
人工智能 (AI) 和社会情感学习 (SEL) 是两个看似截然不同的领域，但近年来，它们开始以有趣且具有变革性的方式融合，尤其是在教育领域。人工智能在教授社会情感技能方面可以发挥关键作用，帮助学生培养同理心、自我管理、社会意识和有效的人际关系等技能。人工智能平台可以创建模拟或交互式场景，让学生练习处理复杂的社交场合。人工智能的优势之一是它能够根据个人需求和进度定制学习。在 SEL 的背景下，这意味着人工智能可以分析学生的数据（例如他们对情绪意识练习的反应或模拟社交互动的结果）并提供定制的学习路径来培养特定技能，例如情绪调节或压力管理。
运动对纤维肌痛的老年人的情感和神经炎症的潜在影响：范围的评论
1美国家庭和社区医学系，阿拉巴马大学伯明翰大学，美国阿拉巴马大学伯明翰，阿拉巴马州伯明翰大学，美国2物理治疗系，阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马州伯明翰大学，美国伯明翰大学，医学院，伯明翰大学医学院，伯明翰，伯明翰，伯明翰大学，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，，医学院，伯明翰大学，伯明翰大学，伯明翰大学，伯明翰大学，伯明翰大学，伯明翰，伯明翰大学，伯明翰大学，伯明翰大学，伯明翰大学，伯明翰大学，伯明翰学院及以下多美国康威，美国，阿拉巴马大学5号神经病学系，美国阿拉巴马州伯明翰，美国，美国6号医学系，密西西比大学医学中心医学中心，杰克逊大学，美国麦克萨斯州杰克逊大学，7海森克医学院，阿拉巴马大学伯明翰大学，阿拉巴马大学，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，伯明翰，美国，美国，美国，美国，美国。美国阿拉巴马州伯明翰的阿拉巴马州，美国阿拉巴马州伯明翰，伯明翰/亚特兰大老年医学研究，教育和临床中心（GRECC），美国阿拉巴马州伯明翰，阿拉巴马州伯明翰10号退伍军人事务部
3D印刷领导力动态：情商，组织情感气氛，南非的工作绩效联系Sampson Afrifa J
摘要：有关南非3D印刷行业的研究主要集中在工程和技术方面，在与管理和组织动态有关的研究中留下了差距。为了解决这一差距，我们的研究旨在研究南非3D印刷公司之间领导者情商，组织情感气氛和员工工作绩效之间的直接和调解关系。我们采用了一种演绎研究方法，一种定量研究方法和横截面解释性相关研究设计。我们使用简单的随机抽样选择了南非3D打印公司的148名员工。问卷作为数据收集工具，在线数据收集是使用Google表格进行的。社会科学统计软件包（SPSS）版本26软件用于数据编码，数据输入和描述性统计。SMART PLS 4用于进行部分最小二乘（PLS）结构方程建模。该研究的发现表明，领导者情商与员工工作绩效之间存在着显着的积极关系。领导者情绪智力和组织情感氛围之间也存在着重要的积极关系。在组织情感环境与员工工作绩效之间发现了显着的积极关系。这一发现还表明，组织情感氛围调解了领导者的情商与员工工作绩效之间的关系。根据Hossain等人的说法。根据Hossain等人的说法。的发现强调，在南非3D印刷公司中促进情绪智力可以增强员工的工作绩效和组织情感的氛围。我们的发现强调，通过优先考虑情绪智力的领导者培训和发展，3D印刷公司可以营造积极的情感氛围，这有助于改善员工的工作绩效。关键词：领导者情商；组织情感气氛；员工工作绩效； 3D打印公司。引言3D打印是世界上最现代和蓬勃发展的行业之一，南非处于最前沿，尤其是在非洲（Dzogbewu等人，2022年；Signé，2023年）。（2020），成功实施3D打印技术需要具有高级技能和经验的员工来运营和管理3D打印机，以实现最佳的公司绩效。很难获得高技能的工人，因此，当3D印刷公司雇用人员时，经理必须拥有并采用适当的管理实践来管理和创建
测量主观幸福感的情感组成部分
We would like to thank Carrie Exton from the OECD Centre on Well-Being, Inclusion, Sustainability and Equal Opportunity (WISE) for her comments and support, as well members of the OECD informal advisory group on subjective well-being measurement who provided comments on this document: Jason Fields, Rosemary Goodyear, Carol Graham, Erhabor Idemudia, Tim Lomas, Shige Oishi, Anna Pärnänen, Mariano Rojas，Claudia Senik，Conal Smith，Laura Taylor，Alessandra Tinto和Anna Visser。也要感谢Mark Fabian和LucíaMacchia的反馈，以及经合组织统计与统计政策委员会（CSSP）的代表，包括韩国，墨西哥，西班牙和Türkiye的国家统计局。我们还要感谢伦敦经济学院的乔治·梅利奥斯（George Melios）在盖洛普世界民意调查中对享受和生活满意度的指示性分析，以及加拿大统计局（Statistics Canada）对他们的经验取样研究的见解。
SenticNet 8：融合情感 AI 与常识 AI，实现可解释性
摘要。ChatGPT 以其对提示生成详细、原创和准确响应的能力震惊了世界。然而，虽然它为以前被认为无法解决的问题提供了解决方案，但它也引入了新的问题。其中一个问题就是被称为幻觉的现象，即生成的内容无意义或与提供的源内容不符。在这项工作中，我们提出了 SenticNet 8，这是一个利用常识知识表示和分层注意力网络集合的神经符号 AI 框架，旨在缓解情感计算背景下的一些问题。特别是，我们专注于情绪分析、性格预测和自杀意念检测的任务。结果表明，SenticNet 8 在所有四个基线（即：词袋、word2vec、RoBERTa 和 ChatGPT）上均表现出卓越的准确率。此外，与这些基线不同的是，SenticNet 8 也是完全可解释、值得信赖和可说明的。
agcl：方面图构建和学习方面情感分类
关于方面情感策略（ALSC）的先前研究强调了建模方面和环境之间的相互关系，但忽略了方面本身作为基本领域知识的关键作用。为此，我们提出了AGCL，这是一种新颖的A Spect G Raph C Onstruction和L Charning方法，旨在为模型提供精心调整的方面信息，以增强其任务认可能力。agcl的关键创新位于方面图构造（AGC）和方面图（AGL）中，其中AGC可以利用内在的方面连接来构建DO-MAINTEAK图形，然后AGL迭代地更新引入的方面图以增强其领域的专业知识，从而使其更适合ALSC任务。因此，此域As-pect图可以用作连接未见方面与可见方面的桥梁，从而增强了模型的概括能力。的三个广泛使用数据集的结果证明了方面信息对ALSC的重要性，并突出了AGL在方面学习中的优越性，超过了最新的基线。代码可从https：//github.com/jian-projects/agcl获得。
通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。