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读心术计算机的重要性——概述
摘要：剑桥大学的研究人员开发了读心术计算机，它能从面部表情或信号推断出人类的心理状态，引起了机器学习、心理学和计算机创造力的关注。它的主要目的是使人机交流更加顺畅，提高生产力，而无需等待人类的明确输入。该模型结合面部表情、头部动作和眼球运动的分析，表示面部表达的心理状态。本文揭示了系统如何通过面部表情分析 (FEA) 和未来派头带预测心理状态。本文还清楚地揭示了读心术系统的优缺点，这是研究人员和技术人员的一项动议。关键词：读心术计算机、机器学习、FEA、未来派头带、EEG、fNIRS、动态贝叶斯网络等。
压力检测：关键任务应用的压力检测框架：使用面部表情识别解决网络安全分析师问题
摘要 本文献综述旨在通过解决关键问题和回顾这些领域现有的研究和实验，综合和定义三个广泛的主题：网络安全、压力检测和不受管理的压力对工作绩效的影响。主要关注点是如何在工作时间内减轻或管理网络安全专家的压力。为了解决这个问题，这篇综述首先研究了技术进步及其影响。现在，技术无处不在，可以通过笔记本电脑、智能手机和智能手表获得。它延伸到智能电视、车辆和公共 Wi-Fi 热点，提供持续的物联网 (IoT) 访问。随着技术的发展，人们对了解人类情感如何与技术互动的兴趣也在增长。社交媒体、情绪分析、文本挖掘和电子商务推动的大数据的兴起进一步凸显了探索这些相互作用的必要性。讨论的关键问题包括人类情感和心理健康问题（如压力和焦虑）如何影响在高压环境中工作的个人。具体来说，这篇综述探讨了高压力水平对网络安全分析师绩效的影响。该项目旨在开发早期识别和检测系统，以便在他们的工作表现受到严重影响之前发出警报。
为自闭症成人设计人工智能的经验教训
视频通话应用程序提供实时视频、音频、聊天和桌面共享渠道，使人们能够远距离建立和维持关系，这在此次 COVID-19 疫情应对中变得非常重要。我们之前的研究 [23] 表明，自闭症成年人在视频通话中会经历巨大的压力，这是由感官过度刺激、认知超负荷和焦虑造成的。为了减少因每个交谈者读取和回应对话伙伴的情绪状态而造成的认知负荷和焦虑，我们开发了一个人工智能计算机视觉系统来检测面部表情并在通话过程中实时显示在屏幕上。我们开发了两种模式；第一种是“表达镜”，它可以读取自闭症患者的面部表情并将其显示给（仅）他们，以反馈他人可能如何看待他们的表情，帮助他们感到更舒服、更好地被理解。第二种是“表达假肢”，它可以读取自闭症患者对话伙伴的面部表情并将其显示给自闭症患者，以帮助他们在对话过程中更轻松地读取和做出反应。在本文中，我们仅关注设计、开发和评估表现力镜的经验。图 1 显示了表现力镜向左侧用户提供反馈，说明神经正常的人如何解读他的面部表情。我们采用了一种迭代设计方法，使用绿野仙踪原型技术向五名自闭症成年人展示了原型概念。然而，当我们构建了一个工作原型并与自闭症用户一起测试时，他们的负面反馈促使我们重新考虑其设计。我们反思了人工智能 (AI) 和人机交互 (HCI) 的设计问题、可访问性中的人工智能、为具有不同能力的人设计的绿野仙踪原型以及可访问性设计的一般问题。
心理健康维护计划
就像您定期收听汽车一样，以使其保持平稳，心理，表情符号和身体健康也需要保养和维护。很像维护车辆可确保其处于最佳状态，培养您的心理健康涉及可以帮助您在Opɵmum级别上进行功能。在我们的最终会议中，我们将探索和评估您独特的心理健康需求以及可以帮助您维持表情符号的福祉的策略。保持您的心理健康涉及自我护理的组合，应对应对策略，并认识到何时可能会取得专业支持。第一个步骤是发现心理健康风险。触发因素是场景，人，思想，acɵviɵes或引起强烈表情或心理反应的事物，导致压力，焦虑或其他症状增加。触发因素可能差异很大，并且可能与过去的创伤经历，恐惧症，特定思想，记忆或外部事件有关。认识和管理触发因素对于维持自己的福祉和依靠表情符号的反应很重要。一旦知道触发器，就可以管理或避免它们。列表5触发器。1 .____________________________________________________________________________
div>的课程
德国研究基金会研究授予Schu 1210/7-1：“活动抑制：执行功能的有效语言标志？”，235,000欧元，PI，2023-2026。德国研究基金会研究授予Schu 1210/5-1：“对性动机的发展和验证”，283,000欧元，PI，2018 - 2021年。德国研究基金会研究授予Schu 1210/3-1：“发射器和接受者的情感面部表情的动机功能[发件人和感知者的面部表情的动机功能]”，250,000欧元，PI：AndreasG.Rösch），2010- 2011年）。埃尔兰根 - 纳伦堡大学（University of Erlangen-Nuremberg Research Grant）科学工作的特殊资金：“隐式主题对情感表达的感知和解释的影响[隐式主题对情感面部表情的感知和解释的影响]”，6,000欧元，co-pi：pi：2009-2010。国家科学基金会：“帮助他人的生理影响”，$ 434,000，顾问（Co-Pi直到搬迁到德国）（PI：Stephanie Brown）
神经科学方法杂志 - 研究资料库
背景：面部反馈效应研究通常采用道具或摆出的面部表情，这些表情通常缺乏时间精确性和肌肉特异性。新方法：面部神经肌肉电刺激 (fNMES) 可以控制面部肌肉收缩的影响，可用于提高我们对面部反馈效应的理解，尤其是与脑电图 (EEG) 结合使用时。然而，电刺激会引入显著的干扰，可能会掩盖潜在的大脑动态。现有的信号处理方法是否可以减少上述干扰，同时保留感兴趣的效果，仍未得到探索。结果：我们针对经典的 N170 视觉诱发电位（一种面部敏感的大脑成分）解决了这些问题：20 名参与者观看了房屋以及悲伤、快乐和中性面孔的图像。在半数试验中，在呈现视觉刺激时，fNMES 被传送到双侧下脸肌肉。与房屋相比，面部的 N170 幅度更大。有趣的是，无论是否移除 fNMES 伪影，在 fNMES 期间和不使用 fNMES 期间都是如此。此外，无论是否使用 fNMES，悲伤面部表情都会比中性面部表情引起更大的 N170 振幅。与现有方法的比较：fNMES 提供了一种更精确的方法来操纵面部肌肉的本体感受反馈，这为面部反馈效应研究的实验设计提供了更大的多样性。结论：我们表明，fNMES 和 EEG 的结合是可以实现的，并且可以作为探索受控本体感受输入对各种认知处理类型影响的有力手段。
优化基于面部表达的神经疾病患者的重症监护的深度学习模型
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1364优化的深度学习模型，以基于面部表达的神经疾病患者的重症监护，以面部表达患者的患者Dattatray G. Kulkarni 6和Parikshit N. Mahalle 7，*抽象的面部表情在非语言交流中起着重要作用。阅读患有神经疾病的人的面部表情至关重要，因为它们可能大大降低了口头交流能力。这样的评估需要接受医学专家的彻底检查，这可能是昂贵且具有挑战性的。借助低成本，非侵入性的，自动化的面部表达检测技术，专家可以诊断神经系统疾病。为了确定帕金森氏症，中风，阿尔茨海默氏症和贝尔麻痹疾病的人的面部表情，这项研究构建了一种微调的深度学习模型（FTDLM）。该数据集最初是从著名的互联网站点收集的。此外，还会收集使用公共访问的来源，患者最常见的面部表情的原始照片，例如通常，快乐，悲伤和愤怒。确定在寻找帕金森氏病症状时确定个体差异是否可行是数据分析的目的。裁剪以更改输入图像的图像。随后，检查了采用高斯滤波器的预处理方法，以消除噪声。使用FTDLM，使用预处理的图像来对情绪进行分类。在此建议的模型中合并了新的卷积神经网络（NCNN）和增强的黄金搜索算法（EGSA）。egsa在NCNN中用于选择超参数。建议的方法是在Python中进行的，准确性，灵敏度，特异性，回忆和精度的统计测量用于评估性能。此外，这与传统方法相反。
