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情绪脑电图中有效的情感指标...
摘要 本研究探讨了脑电图 (EEG) 在表征情绪方面的应用，并深入了解了自我报告结果与机器学习结果之间的一致性。30 名参与者参与了五个旨在引发特定情绪的虚拟现实环境，同时记录了他们的大脑活动。参与者通过自我评估人体模型自我评估了他们的真实情绪状态（包括唤醒度和效价）。采用梯度提升决策树作为分类算法，测试 EEG 在表征情绪状态方面的可行性。出现了与不同效价和唤醒度水平相对应的独特神经激活模式，自我评估结果与分类器之间显著的对应关系表明，基于 EEG 的情感指标可成功应用于情绪表征，揭示了将其用作真实测量的可能性。这些发现为 EEG 作为情绪表征工具的有效性及其对更好地理解情绪激活的贡献提供了令人信服的证据。
关于痛苦情绪的跨学科观点
•羞耻和其他痛苦的情绪在历史和文化转变中的作用•文学中痛苦情绪的表现•神经可塑性及其与情感经历的关系•痛苦的情绪的影响，例如悲伤，愤怒，羞耻，羞耻和抑郁对个人和集体的身份
将经济指标和市场情绪效应纳入美国国库债券收益率预测
摘要：对美国国库债券产量的准确预测对于投资策略和经济决策至关重要。本文探讨了高级机器学习技术的应用，特别是经常性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）模型，在预测这些产量中。通过整合主要的经济指标和政策变化，我们的方法旨在提高收益预测的精度。我们的研究表明，LSTM模型比传统RNN的优越性在捕获财务数据中固有的时间依赖性和复杂性方面具有优越性。包含宏观经济和策略变量可显着提高模型的预测准确性。这项研究强调了传统银行业在金融市场预测中采用人工智能（AI）的开创性运动。除了考虑驱动债券市场波动的常规经济指标外，本文还优化了LSTM，以应对在市场情绪已经定价的加息期望时处理情况。
情绪障碍中肠胃外曲唑酮的临床经验：文献评论
曲唑酮是一种5-羟色胺拮抗剂/再摄取抑制剂，被批准用于治疗重度抑郁症（MDD）。口服配方在全球多个国家进行了广泛研究和销售，而几乎没有证据支持使用肠胃外配方。我们的叙述性评论总结了有关在情绪障碍中使用肠胃外曲唑酮的药理特性和临床数据。PubMed和Web of Science用于识别最相关的文献。主要证据涉及四项评估主要抑郁症功效的研究，并表明曲唑酮的耐受性且有效。在与躁郁症相关的搅动中使用的非标签使用，尽管作为混杂因素的伴随治疗处方可能影响了结果指标。有限的可用证据支持在重度抑郁症中使用的肠胃植物脱唑酮，并表明曲唑酮是患有高度治疗伴随狂热风险（TEM）的患者的合适选择。
使用 Transformer 进行情绪分析
本研究探讨了如何使用基于 Transformer 的模型（例如 BERT 和 DistilBERT）对 IMDb 电影评论进行情感分析。实验的目的是找到准确率和计算效率之间的平衡，评估两种模型在不同训练参数下的表现。BERT 在三个时期内达到了 91.39% 的峰值准确率，总共需要 54 分钟进行训练。另一方面，DistilBERT 仅用 38 分 25 秒就达到了 91.80% 的类似准确率。尽管准确率略有差异，但 DistilBERT 被证明是一种更高效的训练选择，因此成为资源有限环境的可行替代品。该研究结果与 R. Talibzade (2023) 的研究形成了对比，后者使用 BERT 获得了 98% 的准确率，但需要 12 小时的训练，说明了准确率和训练时间之间的平衡。未来可能的任务包括进一步完善、使用更大的数据集进行测试、研究替代的 Transformer 模型，以及利用更高效的训练方法来提高性能而不牺牲效率。这是一篇 CC BY-NC 许可下的开放获取文章
PNPLA3中的rs738409多态性与西孟加拉邦孟加拉民族人口中非酒精性脂肪肝病的发育和严重程度的关联 由于自然灾害引起的正常盐水供应链的破坏： 从理论模型到实际部署 预测痴呆症和帕金森氏病相关的皮质下区域中的脑铁沉积：英国生物库中的遗传和观察分析 适用于心电图图像的人工智能，用于可扩展的甲状腺素蛋白淀粉样蛋白心肌病 OMKAR：基于光学图的基因组的自动核分型，以鉴定宪法异常 给予年轻婴儿的益生菌和合成生药品 parvovirus b19废水固体中的基因组DNA浓度与社区感染有关 cenobamate对认知的负面影响 基于多矩的寿命基因对大肠癌的免疫相关性的影响 输注的免疫疗法会影响头颈癌的存活：倾向评分与分析匹配 通过生成变压器学习人类疾病的自然史 基于WGCNA和LASSO回归的新型结肠腺癌中衰老相关LNCRNA的预后模型 负面情绪对青少年非杀虫剂的影响 对ELMOD3相关常染色体的确认见解... 对GWAS目录的系统评价
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情绪检测机器人
1 B.E - 机器人技术和自动化，1 Sri Ramakrishna工程学院，印度哥印拜陀。摘要：本文“基于AI的Portable Companion Bot”项目介绍了一种新的解决方案，旨在利用人工智能（AI）创建一种多功能且智能的伴侣设备。此便携式机器人旨在在各种情况下为用户提供个性化的帮助和陪伴，从工作空间环境到室内活动。通过利用AI技术和机器学习，该机器人具有理解和响应用户查询，执行任务并适应个人偏好的能力。该项目的目标是开发一个紧凑且用户友好的伴侣机器人，该机器人无缝地集成到用户的日常生活中，为他们提供宝贵的支持和陪伴。我们的目标是创建一个计算机伴侣，可以帮助您完成任务，调整其行为以匹配您的情绪，甚至与您一起进行活动。这就像在您的设备上有一个有益的朋友！此外，我们的系统可以与您使用的其他应用程序连接，并建议您照顾好自己的方法，尤其是当您感到沮丧时。我们还确保在使用我们的系统时保护您的隐私。基于AI的便携式伴侣机器人的潜在应用涵盖了各个领域，包括个人帮助，娱乐，医疗保健和教育。通过这个项目，我们旨在展示AI驱动的伴侣设备在增强用户在不同环境中的福祉，生产力和生活质量方面的变革潜力。索引术语 - 情感检测，伴侣。
Exhubert：通过块扩展加强休伯特，并在37个情绪数据集上进行微调
基础模型通过利用其预先训练的代表来捕获语音信号中的情感模式，在语音情感识别（SER）中表现出了巨大的希望。为了进一步提高各种语言和领域的SER性能，我们提出了一种新颖的方法。首先，我们收集了Emoset ++，这是一个全面的多语言，多种文化的语音情感语料库，具有37个数据集，150,907个类型，总持续时间为119.5小时。第二，我们介绍了exhubert，这是Hubert的增强版本，它是通过骨架扩展和对E Mo s et ++进行微调实现的。我们将每个编码器层及其权重填充，然后冻结第一个重复，集成了零零的线性层并跳过连接以保持功能并确保其适应性的能力，以便随后进行微调。我们在看不见的数据集上的评估显示了Exhubert的功效，为各种SER任务设定了新的基准标记。模型和有关E Mo S et ++的详细信息：https：//huggingface.co/amiriparian/exhubert。索引术语：情感计算，语音情感识别，变形金刚，深度学习
情绪调节的荷尔蒙基础
分别列出了图1和图2，分别显示了具有ACHE酶的化合物3a的2D和3D结合模型（PDB ID：4EY7）。当检查相关模型时，可以看到化合物3a与Tyr337，His447和H键与Tyr124具有Pi-Pi相互作用。图3和图4分别显示了具有ACHE酶的化合物3b的2D和3D结合模型（PDB ID：4EY7）。化合物3B在查看相关模型时具有带有ASP74的盐桥和与TRP286的盐桥。由于这些观察结果，似乎两种化合物都与ACHE的催化活性位点相互作用。虽然通过化合物3a中的苯基环提供了这种相互作用，但通过化合物3b中的哌嗪环提供了这种相互作用。此外，像多奈旋齐尔一样，化合物3b的苯基环与疼痛的外围阴离子区域相互作用。
Semaphorin 6D 调节杏仁核回路，以产生情绪、代谢和炎症输出
Yoshimitsu Nakanishi，1，2，3，4，18 Mayuko Izumi，1，2，2，3，4，18 Hiroaki Matsushita，3，5 Yoshihisa koyama，4，6，6，6 diego diez，7 dieoge diez，8 hyota takamatsu，8 hyota takamatsu，1，2 shohei koyama，1 shehei koyama，1 yumay 1，2 yumay 1，2 yum 1，2 Yumy 1，2 Yum.2 Yumiik，1，1，2 Yuta Yamaguchi，1，2 Tomoki Mae，1 Yu Noda，1 Kamon Nakaya，1 Satoshi Nojima，9 Fuminori Sugihara，10 Daisuke Okuzaki，4，11，11，12，12，15，15，15 Mashito，13 ，19， * 1呼吸医学和临床免疫学系，大阪大学，大阪大学565-0871，日本2号免疫病理学系，世界首要国际研究中心免疫研究中心倡议倡议中心研究中心（WPI-IFREC） Chugai Pharmaceutical Co. Ltd.研究部门有限公司，在247-8530，日本6神经科学与细胞生物学系，大阪大学医学研究生院，大阪565-0871，日本7成瘾研究单位，大阪精神病学研究中心，大阪医学中心，大阪大学，osaka apai Osaka 565-0871，日本10生物功能成像实验室，意愿单细胞基因组学），WPI-IFREC，大阪大学，大阪大学565-0871，日本12基因组信息研究中心，研究所研究所（RIMD），大阪565-0871，OSAKA 13 565-07，大阪大学565-0871，日本15号教育与研究中心（CIDER），大阪大学，大阪565-0871 NOLOGY（AMED- CRIEST），大阪大学，大阪大学565-0871，日本日本17号高级模态和DDS（CAMAD），Osaka 565 CORS