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将人工智能融入情绪和行为研究中
摘要 大多数关于科学教育中情绪和行为的研究都使用了观察性或陈述性方法。这些方法具有某些优势，但它们对于深化我们对情感领域的理解具有重要的局限性。在这项工作中，我们开发了一种使用识别面部表情的人工智能系统分析探究活动期间情感变量动态的方法。虽然这项研究针对 12 名学生进行，但在这里我们分析了一个人的数据来详细描述该方法。使用输出行为和情绪信号的软件处理视频。为了分析它们，我们应用了不同宽度的中心移动平均线。这使我们能够调整和解释情绪、行为和学习行动的动态。当学生似乎实施了他们的模型并且他们的预测没有得到满足时，我们发现惊讶的峰值。我们的分析表明，探究式活动存在四个阶段，且具有特定的动态特征。这项工作为研究人员和教师开发监测情绪和行为的工具奠定了基础。
使用 Pick-A-Mood 进行情绪测量 - Pure
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神经反馈和CBD的成人情绪饥饿
抽象的情感饥饿是一种由负面情绪而不是生理需求驱动的饮食行为，与诸如焦虑和抑郁症等心理疾病以及昼夜节律和大脑奖励电路的功能障碍密切相关。本文探讨了三种治疗情感饥饿的治疗策略的整合：神经反馈，营养教育和昼夜节律的调节。神经反馈，通过提高感知性的意识和情感调节，以及对昼夜节律的调节，优化新陈代谢和情感平衡，提供了一种协同的方法。本文还探讨了从很小的时候就应用这些策略的可能性，以防止通过营养教育和昼夜节律的早期干预，以防止情绪饥饿的发作。
情绪模拟的记忆：记住玫瑰色的未来
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谢菲尔德心理健康和情绪健康战略 2022-2025
心理健康影响着城市中儿童、年轻人和成年人的生活机会。我们看到与 Covid-19 相关的情绪和心理健康问题显著增加。但更重要的是，多年来，社区间的结构性不平等和服务投资不足对城市产生了影响，而生活成本危机也无济于事。
神经情绪阶段的深度学习分类...
摘要 — 在本研究中，提出了一种新的情绪复杂性标记，用于对情感视频片段引起的离散情绪进行分类。将主成分分析 (PCA) 应用于从 6 秒的短情绪 EEG 段中提取的全波段特定相空间轨迹矩阵 (PSTM)，然后使用第一个主成分来测量局部神经元复杂性的水平。同时，估计左右半球之间的相位锁定值 (PLV)，以观察局部神经元复杂性估计相对于区域神经皮层连接测量在聚类九种离散情绪（恐惧、愤怒、快乐、悲伤、娱乐、惊讶、兴奋、平静、厌恶）方面的优越性，方法是使用长短期记忆网络作为深度学习应用。
基于脑电图信号的人类情绪分类使用...
在人际交往中，情绪非常重要。词语、语音语调、面部表情和动作等属性都可用于描绘一个人的感受。然而，脑机接口 (BCI) 设备尚未达到情绪解读所需的水平。随着机器学习算法、干电极技术以及脑机接口在现实世界中对正常人的不同应用的快速发展，从脑电图数据中进行情绪分类最近引起了广泛关注。脑电图 (EEG) 信号是这些系统的关键资源。使用脑电图信号的主要好处是它们反映了真实的情绪，并且很容易被计算机系统解析。在这项工作中，使用通道选择预处理识别了与好情绪、中性和负面情绪相关的脑电图信号。然而，到目前为止，研究人员对各种情绪状态之间联系的具体了解有限。为了识别脑电图信号，我们使用了离散小波变换和机器学习技术，如循环神经网络 (RNN) 和 k-最近邻 (kNN) 算法。最初，使用分类器方法进行通道选择。结果，通过整合来自这些通道的 EEG 片段的特征来创建最终特征向量。使用 RNN 和 kNN 算法，对具有连接的积极、中性和消极情绪的最终特征向量进行独立分类。计算并比较了两种技术的分类性能。使用 RNN 和 kNN，平均总体准确率分别为 94.844 % 和 93.438 %。
情绪稳定器与用于管理注意力的兴奋剂
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