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心理健康与情绪健康策略
1. 理解 我们客观、不做任何假设地全盘倾听。我们认识到人们需要以自己的方式说出真相。我们以专业个人和团体的身份，对他人的生活经历及其对生活的影响感同身受。 2. 赋能 我们努力为面临挑战的儿童和成人树立信心、自信和感恩的心态，降低障碍。我们努力提升信仰体系，提供专业和人文支持，让难以接近的事物变得可及，从而提供新的机会。 3. 联结 我们将人们与人、机会、团体和支持联系起来，以促进和发挥积极作用 4. 成长 我们支持和鼓励、强调和庆祝儿童和成人的成长、成就和里程碑。 在我们这个人口日益稠密的世界里，从来没有像今天这样孤独和孤立。我们生活在一个跨越所有世代、性别、流派和社会阶层的精神和情感危机时代。这对抚养孩子的父母和家庭来说尤其具有挑战性。支持和理解是我们所有人共有的两种基本人类需求，我们的孩子也有这种需求，而作为成人看护者，我们必须找到补充能量的方法。有时很难知道从哪里开始，从自己和所需的帮助开始。请知道，作为父母、个人，您可以安全地在 KiddiCity 与我们联系，寻求支持和指导。我们在这里为父母提供支持。我们与许多组织、支持网络和当地服务机构有联系，这些机构为遇到心理健康和情感问题的父母、儿童和家庭提供支持。如果您不知道去哪里寻求帮助以及向谁寻求帮助，我们很乐意为您联系、指引或推荐联系人，请从我们的实用联系人目录开始，该目录提供了大量可用帮助和支持的详细信息。
测量动物情绪 - 以及为什么它重要
什么是情感？首先，情感本身需要定义。在任何特定的或复杂的有机体中，它在科学中被视为大脑如何通过生理，行为和认知刺激来处理神经心理事件。这种刺激被立即转化为积极或负面的经验。反应决定了当时对该生物的适当反应 - 保持，战斗或逃跑。人的面孔很容易从经验中读取，但动物面孔更具挑战性。为了解释生理变化和动物的一般福利，可以测量某些化学标记。例如，猪唾液中的皮质醇水平用于解除应激水平的变化。在牛中，随着动物经历各种刺激，神经传播化学物质的变化被检测到。然而，再次通过干扰动物来进行这种测量，这会导致压力，并且可能需要宝贵的时间来产生这些发现。
DBT 技能 - 情绪调节
情绪和行为密不可分。如果你感到愤怒，你可能会大声说话或争吵。如果你感到悲伤，你可能会疏远朋友。行为和情绪紧密相连。很多人不知道的是，这种联系是双向的。正如情绪导致行为一样，行为也会导致情绪。这意味着做相反的事情可以改变你的感受。如果你通常在生气时大声说话，请尝试安静而有礼貌地说话。如果你在感到悲伤时退缩，请特意去拜访朋友。一开始可能会觉得很勉强，但采取相反的行动可以让你的感受朝着更积极的方向发展。
情绪调节的中介作用
摘要本研究调查了父母心理控制与青少年社会问题之间的关系以及情绪调节的中介作用。这项研究采用了基于结构方程建模的相关方法。统计人群由居住在Mashhad的13至18岁的青少年组成。在其中，通过便利抽样方法选择了215个人。参与者填写了以下问卷：Soensen的父母心理控制问卷（2010），Achenbach的青年问题行为量表（1991）以及Gratz and Roemer的情绪调节难度量表（2004）。使用描述性统计，Pearson的相关系数以及通过SPSS和Lisrel软件进行结构方程建模分析数据。根据模型测试的结果，外源变量，父母心理控制的直接影响，对中介变量，情绪调节困难的直接影响非常明显（t = 4.69，β= 0.39）。中介变量的直接影响，情绪调节困难对内源性变量，社会问题，也很重要（t = 6.05，β= 0.53）。此外，外源变量，父母心理控制的直接影响，对内源性变量，社会问题，很重要（t = 4.37，β= 0.36）。此外，通过情绪调节困难对父母心理控制对社会问题的间接影响非常重要。情绪调节中的这些困难可能导致更大的社会问题。这一发现表明，情绪调节困难在这两个变量之间的关系中起着重要的中介作用。总而言之，从父母那里经历高水平心理控制的青少年面临情绪调节的困难（例如，缺乏情感上的清晰度和控制冲动行为的困难）。
COVID-19 社交隔离期间的情绪语义趋势和人物情绪检测人工智能
这是一个多任务文本数据处理方法框架，基于 Plutchik/Ekman 的情绪检测和趋势检测方法，作为有意义的情绪检测和分析的管道实现。我们对该框架进行了评估并建立了一个试点系统。结果证实了所提出的框架对 COVID-19 推文的主题趋势和情绪检测的有效性。我们的研究结果表明，居家限制导致人们在推特上表达了积极和消极的情绪语义（感受），其中消极情绪是“愤怒”（8.5% 的推文），其次是“恐惧”（5.2%）、“期待”（53.6%），积极情绪语义是“喜悦”（14.7%）和“信任”（11.7%）。与呆在家里有关的安全问题的语义趋势在 28 天内迅速下降，与朋友死亡和隔离生活有关的负面情绪在某些日子里有所增加。这些发现有可能通过监测被隔离人员的情绪变化趋势来影响公共卫生政策决策。本文提出的框架有可能通过用作在线情绪检测工具包来协助此类监测。
一种应用于被动诱发情绪的脑电图信号的情绪预测回归方法
我在此提交论文“一种应用于被动诱发情绪的脑电图信号的情绪预测回归方法”，该论文涵盖了情绪预测领域的脑电图研究。这篇论文是作为蒂尔堡大学硕士数据科学协会的一项作业而撰写的，该协会专注于商业，目的是为情绪预测领域做出贡献。尽管 COVID-19 大流行迫使我们适应新的工作方式，但这项研究是在极大的好奇心和愉悦中完成的。我对脑电图和情绪预测知之甚少，这项工作让我大大提高了我在这个主题上的专业知识。我很感谢我的导师 B. Nicenboim 的合作和指导。我更喜欢在探索不同的解决方案和挑战自己以实现某个目标时拥有很大的自由。B. Nicenboim 给了我这种自由，同时在我需要时总是准备好提供反馈或帮助，我对此心存感激。艾萨克·牛顿曾经说过：“如果我能看得更远，那只是因为我站在巨人的肩膀上。”通过挑战某些想法并质疑研究的某些方面，研究就有机会提高其质量。因此，我要感谢我的巨人 N. Chauhan 和 D. van den Corput 挑战我的想法并因此改进了我的论文。
超越模仿未被充分表现的情绪：利用情绪子空间约束进行深度数据增强以实现基于脑电图的情绪识别
近年来，使用脑电图 (EEG) 识别情绪引起了广泛关注。尽管取得了进展，但有限的 EEG 数据限制了它的潜力。因此，生成对抗网络 (GAN) 被提出来模仿观察到的分布并生成 EEG 数据。然而，对于不平衡的数据集，GAN 仅通过模仿代表性不足的少数情绪就难以产生可靠的增强。因此，我们引入了情绪子空间约束的生成对抗网络 (ESC-GAN) 作为现有框架的替代方案。我们首先提出 EEG 编辑范式，将参考 EEG 信号从代表性良好的情绪子空间编辑到代表性不足的情绪子空间。然后，我们引入多样性感知和边界感知损失来约束增强子空间。在这里，多样性感知损失通过扩大样本差异来鼓励多样化的情感子空间，而边界感知损失将增强子空间限制在决策边界附近，而识别模型可能在此受到攻击。实验表明，ESC-GAN 提高了基准数据集 DEAP、AMIGOS 和 SEED 上的情感识别性能，同时防止了潜在的对抗性攻击。最后，所提出的方法为在情感子空间约束下编辑 EEG 信号开辟了新途径，促进了无偏且安全的 EEG 数据增强。
可解释的人工智能用于情绪分析
作为一种实用的舆情挖掘和分析工具，社交媒体分析已在许多研究领域中被证明具有很高的价值[1]。情绪分析解决了复杂的社会情感应用的动态问题，这些应用渗透到有感知和解决方案的社交网络中的智能和决策中[2]。当代情绪分析始于简单的极性检测，现已发展为对情感和情绪感知的更细致的分析[3]。然而，检测自然语言中的细粒度情绪即使对人类来说也很困难，这使其自动检测非常复杂。此外，在线观点可以以文本评论或评分的形式提出，针对整个产品，也可以针对其各个方面[4]。多条冗长的评论、带有微文本的随意方言（文字游戏、新词和俚语）的使用、比喻性语言的使用（讽刺、反语）、多语言内容（代码混合和代码转换）和观点垃圾邮件都给意见提取任务增加了挑战。