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医学院基于人工智能的宣传策略
大学生的健康状况与认知，特别是科学的健康理念，对社会和自身的全面发展尤为重要。调查显示，医学院本科生对健康知识的缺乏十分明显，就连医学本科生也普遍缺乏健康知识，更别说非医学本科生了。因此，对医学院本科生进行健康讲座或选修课的宣传是一个不错的方式，可以加强大学生对健康的认知，强化健康理念。此外，还可以分析大学生在健康讲座或选修课上的情绪和心理状态，判断大学生是否有隐性疾病以及对健康内容的理解程度。本研究首先提出了一种基于数据挖掘技术的医学院本科生心理状态识别方法。然后，利用基于视觉的表情和姿态来拓展情绪识别的通道，提出了一种基于人工智能的某医学院健康课堂教学中的双通道情绪识别模型。最后，以TensorFlow为驱动，对某医学院本科生的心理状态识别和情绪识别进行仿真。仿真结果表明，某医学院本科生心理状态识别的识别准确率在92%以上，拒绝率和误识率很低，心理状态识别的误匹配率和误不匹配率明显优于其他三个基准。双通道情绪识别方法的情绪识别率在96%以上，有效地融合了面部表情和姿态所表达的情绪信息。
X-ippgnet：一种基于深度可分离卷积的新颖的一阶段深度学习结构，用于基于视频的脉冲率估计
脉搏率（PR）是评估一个人健康的最重要标记之一。随着对长期健康监测的需求不断增长，使用成像光电学（IPPG）对非接触式PR估计的关注非常关注。这种非侵入性技术基于肤色细微变化的分析。尽管可以改善IPPG，但现有算法容易受到较不受约束的场景（即头部移动，面部表情和环境条件）。在本文中，我们提出了一个新颖的端到端时空网络，即X-ippgnet，直接从面部视频记录中直接进行瞬时PR估计。不像大多数现有系统一样，我们的模型从头开始学习IPPG概念，而无需结合任何先验知识或通过提取血液体积脉冲信号的提取。受Xception网络体系结构的启发，颜色通道解耦用于学习其他照相学信息信息，并概念地降低计算成本和内存重新质量。此外，X-ippGnet可以从短时间窗口（2秒）中预测脉搏率，该脉冲率具有较高且明显的脉搏率的优点。实验结果揭示了在所有条件下的高性能，包括头部运动，面部表情和肤色。我们的AP-PRACH明显优于三个基准数据集上的所有当前最新方法：MMSE-HR（MAE = 4。10; RMSE = 5。32; r = 0。85），ubfc-rppg（Mae = 4。99; RMSE = 6。26; r = 0。67），mahnob-hci（Mae = 3。17; RMSE = 3。93; r = 0。88）。
Francisco Esteves 的公开资料 - Science-IUL
3 Gaspar, Maria Augusta Duarte Gaspar, Esteves, Francisco Gomes 和 Arriaga, Patricia Paula Lourenço (2014)。关于原型面部表情与面部行为的变化：通过测量人类和猿类的面部动作，我们对情绪的“可见性”有了什么了解。在 M. Pina 和 N. Gontier (Eds.) 的《灵长类动物社会交流的进化：一种多学科方法》中。 （第 101-126 页）。纽约：Springer International Publishing。 - Web of Science® 引用次数：13 - Google Scholar 引用次数：31
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。
de l'usagemondialiséàlapratiquesingulièredel'émoji
通常，对表情符号的研究仅限于根据给定平台（WhatsApp，Twitter，Snapchat等）理解其用途和实践。本文将致力于另一个范式。据我们所知，印度洋的研究人员尚未对这些“视觉元素”感兴趣，但是，在互联网世界中，互联网用户之间的交流。 因此，我们将选择一项定量调查支持的内容分析（Robert＆Bouillaguet，2007年），以掌握在聚会中使用表情符号的方式。 因此，我们的研究将质疑表情符号在在线乳霜中的作品中的位置，并且在克里奥罗光扬声器之间的互动过程中，全球化使用的方式可以成为一种单一的实践。 c ette研究建议重点介绍团聚方式如何使用表情符号，这最终可以成为该领土上的身份主张工具，特别是知道语言连续体的情况（Carayol＆Chaudenson，1978：182）。 表情符号可以摆脱全球化趋势削弱身份的趋势（Mattelart，2008年）？ 在2016年，皮埃尔·霍尔特（PierreHalté）唤起了他“显而易见的是，表情符号在演讲者的声音锚点中起着重要的作用，因为这始终是演讲者的情感或主观性的索引，她必然以强烈的方式铭刻了后者，并在他的演讲中表现出了明确的演讲，在他的演讲中表现出了明显的表现。 因此，今天要对Creolophone领土表情符号的状况进行深入研究将很有趣。据我们所知，印度洋的研究人员尚未对这些“视觉元素”感兴趣，但是，在互联网世界中，互联网用户之间的交流。因此，我们将选择一项定量调查支持的内容分析（Robert＆Bouillaguet，2007年），以掌握在聚会中使用表情符号的方式。因此，我们的研究将质疑表情符号在在线乳霜中的作品中的位置，并且在克里奥罗光扬声器之间的互动过程中，全球化使用的方式可以成为一种单一的实践。c ette研究建议重点介绍团聚方式如何使用表情符号，这最终可以成为该领土上的身份主张工具，特别是知道语言连续体的情况（Carayol＆Chaudenson，1978：182）。表情符号可以摆脱全球化趋势削弱身份的趋势（Mattelart，2008年）？在2016年，皮埃尔·霍尔特（PierreHalté）唤起了他“显而易见的是，表情符号在演讲者的声音锚点中起着重要的作用，因为这始终是演讲者的情感或主观性的索引，她必然以强烈的方式铭刻了后者，并在他的演讲中表现出了明确的演讲，在他的演讲中表现出了明显的表现。因此，今天要对Creolophone领土表情符号的状况进行深入研究将很有趣。为了进行这项研究，从“ Facebook”上发表的评论和“反应”中撰写我们的语料库似乎很重要。这是唯一一个允许互联网用户通过选择与情感相对应的表情符号来反应出版物的特殊网络。当时有894条评论和3,800多个反应，响应于2020年9月发布的五篇文章，因此进行了分析。与36个团聚演讲者的定性和半结构化现场调查将确认这些首次分析。语料库的数据和这项调查的结果将使您可以在聚会岛上显示与表情符号相关的使用和实践。
Premax 垂直天线 - K9YA 电报
现在看来，相隔六七十英里的两个人可能会各自勃然大怒，并舒适地控制自己的愤怒，而不会特别惹恼对方。但在目前的情况下并非如此；当听到“X n”时，纳蒂因为远方不明性别的人的不悦而脸红了，兴奋地咬着指甲。但是还没有发明任何仪器让她可以看到操作员听到“X n”时的表情，她反驳道，她的手指非常敏锐地写出了这些字母；“你认为展示你迷人的气质会有帮助吗？G. A.——那个——。”
Snapshot 系列人脸识别技术
除了面部验证和面部识别之外，还有对人进行分类并推断其特征的系统。面部分析系统旨在揭示对象的人口统计学特征，包括其性别、年龄、种族、健康或体重指数。该技术的工作原理是检查面部特征，例如眼睛的形状和头发的颜色，这些特征可能与特定的人口统计群体相关。与此同时，情感计算试图通过分析某人的面部表情、语气、姿势和其他生理特征来推断其情绪状态。每种类型的 FRT 都带来了新的机遇以及道德和法律挑战。
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喜欢母亲，就像女儿一样！金·卡戴珊（Kim Kardashian）通过分享一系列有趣的对峙来庆祝她的“双胞胎灵魂”芝加哥的7岁生日，他们俩都表现出愚蠢（但可爱的）表情。“您是最可爱的Hello Kitty，充满了神奇的女孩！”涌向了骄傲的妈妈。真人秀明星亲切地称她为她的小孩子，他是通过替代的克隆人出生的。“我认为我很紧张拥有代孕，并有这种联系，就像上帝一样，‘我要让她像你一样，”她解释说。与可爱的，杂乱无章的和Instagram相匹配的情况，毫无疑问，Chi是妈妈的小双胞胎。
前岛叶皮质和右侧上缘回之间的神经动力学将真实情感共享与假装感知显着性分离
摘要 对疼痛的共情涉及共同的情感反应和自我与他人的区分。在本研究中，我们探讨了一个备受争议的问题：之前与情感共享相关的神经反应是否可能来自对突出的情感表现的感知。此外，我们研究了涉及情感共享和自我与他人区分的大脑网络如何支撑我们对被认为是真实或假装的疼痛的反应（而事实上，两者都是出于实验控制的原因而表现出来的）。我们发现，在观看真实和假装的疼痛面部表情视频片段的参与者中，与情感共享（前岛叶 [aIns] 和前中扣带皮层）以及情感自我与他人区分（右上缘回 [rSMG]）相关的区域激活程度更强。然后，我们使用动态因果模型评估了这两种情况下右侧 aIns 和 rSMG 之间的神经动态。这揭示了与假装疼痛相比，真实疼痛对 aIns 到 rSMG 连接的抑制作用降低。仅对于真正的疼痛，大脑到行为的回归分析强调了这种抑制效应与疼痛评级以及共情特征之间的联系。这些发现意味着，如果别人的痛苦是真实的，因此需要适当的共情反应，大脑中的神经反应确实似乎与情感分享有关，并且自我与他人的区分会发挥作用，以避免共情过度唤醒。相反，如果其他人只是假装痛苦，他们痛苦表情的感知显着性会导致神经反应下调，以避免不适当的情感分享和社会支持。
