深度学习技术被广泛应用于各种流量分析系统，如网络入侵检测系统、概念漂移流量检测系统、流量多分类系统等。然而深度学习在面对攻击数据时易受数据扰动影响，这将导致流量分析器的检测性能下降。本篇研究集中解决基于深度学习模型的鲁棒性认证问题。
输入： 1)情感词典：sentiment_words.txt, 存放在dict文件夹中 2)修饰词典：desc_words.txt, 存放在dict文件夹中 3)依存句法分析器：这里用到ltp,相关模型需要自行下载，版本对应是3.4.0 3)基于依存句法的情感计算规则：详见sentence_parser.py和DocSentimentAnalysis两个脚本文件
快速而准确地回应他人的非语言信号(如他们的情感表达的能力)构成了社会适应的基石之一。社会情绪信号的快速动作倾向是否完全依赖于刺激诱发的决策前运动偏向，抑或是也可以参与目标导向的(决策)过程涉及动作选择之间的仲裁，这是有争议的。本研究中，研究人员使用漂移扩散模型(DDM)和脑电图(EEG)来研究威胁信号个体(愤怒或恐惧)对自发接近—回避决策的影响。研究发现，受试者更多地选择避开愤怒的人，而不是可怕的人，这种影响在情绪强烈的人身上表现得更强。扩散模型表明，这种选择模式是通过基于价值的证据积累过程来解释的，这表明行动选项之间存在着积极的竞争。研究人员发现，在运动开始之前(200ms)，额叶中段电极簇(来源于眼眶和腹内侧额叶皮质)的脑电活动在选择和未选择的选项之间存在差异。此外，在反馈决策的过程中，价值差异也对脑电信号进行了调制。综上所述，本研究结果支持了隐式目标导向机制在对社会情绪信号的接近—回避反应中重要的影响。
这是Dapr的特色项目，具体参见： https://github.com/dapr/test-infra/issues/11 ，在全天候运行的应用程序中保持Dapr可靠性至关重要。在部署真正的应用程序之前，可以通过在受控的混沌环境中构建，部署和操作此类应用程序来实现这种信心。
第一部分是准备数据，随机爬取50w左右的微博用户，然后每天爬取他们前一天发布的微博作为本项目的数据源。
文本情感分析是自然语言处理的一个重要部分，与语音情感分析类似，通过处理提取给定文本中的信息来衡量说话者/作者的态度和情绪，主要用于电影、商品以及社交媒体的用户评论分析等。
很多人对程序员的固有印象之一便是常加班、易“猝死”！近几年的许多报道似乎也进一步加深了这种印象。应该如何更好地健康地活着、敲喜欢的代码呢？HowToLiveLonger 教你如何从饮食方面着手开始稳健生活，甚至它提及了除运动之外被忽略的诸如刷牙、洗澡、做家务等生活事项。而当中也提及了情绪对寿命的作用，本周游戏项目 Grasscutter、效能工具 30-seconds-of-code 和 Warp 定会让你有个好心情迎接新的加班任务。
投资组合管理是最大化投资组合回报的过程。投资组合经理根据他们对风险的偏好，代表客户做出交易决策。他们在决定他们应该在投资组合中持有哪些股票以平衡风险和获取最大回报之前，分析不同的资产的优势和劣势。这使得投资组合管理变得困难。我们的目标是通过使用预测建模和深度学习技术使这个过程更好，根据下个季度的预测股价生成稳定的投资组合。
本人也是程序猿出身，曾经无限的痴迷过、疯狂过、对于技术的热情达到一种疯狂状态，一起探讨技术、架构时那种无上的成就感，仿佛它便是爱情，即便随着工作的深入，角色职能逐渐模糊，多角色的承担也会跟随技术的发展。 那么从另一个角度，随着社会的发展，就像《组织行为学》中所说，每个2年基本上技术工作者拥有的技术栈都需要全方位更新，即便我们掌握其道之根本，也需要重新学习，信奉终身学习。但是，技术也是作为个体的能力体系之一，我们需要从第三者的角度，也就是上帝视角去审视自我，去审视社会，去审视整个人类生态。我们要发现其中的规律，掌握人性本身的一些规律和缺陷，从而使我们的工作效率能够进一步提升，缓解负面情绪，同时进行有效的压力管理，对自己及他人形成正向的影响，无论从技术方面、业务人员协作、社会网络关联、思维开放扩展上进行正向指导，最终能够对整个社会做出巨大贡献。
慈善捐赠是一种利他主义行为，个人捐赠金钱或其他资源来造福他人，而接受者通常不在语境中。一些心理因素已经被证明会影响慈善捐赠，包括成本-收益分析，参与利他行为的动机，以及感知到的捐赠的心理利益。最近的研究发现，腹侧内侧前额叶皮层(MPFC)负责在社会决策任务中为选项分配价值，其他区域涉及共情和情感，为价值计算提供输入。脑电数据的多变量模式分析可以进一步了解捐献行为中与价值计算和情绪影响有关的神经活动的时间和头皮地形图。通过EEG数据的支持向量回归分析，研究了偶然情绪状态和慈善事业的紧迫感对捐赠行为的影响，并对捐赠金额进行了逐次的预测。在参与者对两种慈善机构做出捐赠决定之前，我们使用积极、消极和中性的图片来诱导他们的附带情绪状态。一种慈善是为了将人们从当前的苦难中拯救出来，另一种是为了防止未来的苦难。在行为上，处于消极情绪状态的受试者比处于其他情绪状态的受试者捐赠了更多的钱，更多的钱用于缓解当前而非未来的痛苦。数据驱动的多变量模式分析显示，情绪启动图片和慈善线索引起的电生理活动可以预测捐赠规模的变化，在一个一个试验的基础上。
在Mozilla，我们一直在努力研究新一代AV1视频编解码器。AV1可比HEVC（H.265）和Google VP9提高25％的编码效率，并由AOM开放媒体联盟（ Mozilla & ATEME都是是其一部分）开发。
我们今天生活在一个数字世界中。从一天的开始到我们对所爱的人说“晚安”，我们以视觉、音乐/音频、网络、文本和更多来源的形式消耗大量数据。
局部优化：常量合并、公共子表达式的提取等 循环优化：强度削减（较快操作代替较慢操作）、代码外提（循环不变量提出循环）
请务必首先检查第1部分，第2 部分和第3部分！
客户端：我们在客户端安装所测机器上安装Performance Endpoint，查看客户端IP。
对于网络管理员来说，一款 WiFi 分析工具非常重要，扫描WiFi环境并形成拓扑，可视化查看 WiFi 覆盖范围。
最近跟一位同事谈心，他非常热爱技术，是一个不折不扣的极客，不仅如此他有很强的执行力，并能持之以恒，从他的身上我看到了未来几年将会成长起来的一个技术牛人。但是，他有比较严重的焦虑症，比如：几天没有看书就会非常纠结，通常情况是他需要花时间来陪孩子和家人，他会感觉自己浪费了宝贵时间，精力无法集中在当前所做的事情上。我接触的同事中，越是对技术有追求，好像越是有这样的感觉，算起来这种不安的感觉应该属于特定程序员群组中一种典型现象，其实做为导师的我也是常年被这种感觉所困扰。 他是这么描述自己的：
在COVID-19大流行期间，全球各地的焦虑、创伤后压力和抑郁显著增加。患有这些疾病的人会经历令人痛苦的侵入性想法，但传统疗法经常敦促他们避免抑制自己的想法，因为侵入性可能会在强度和频率上反弹，使疾病恶化。相反，我们假设训练思维抑制会改善心理健康。来自16个国家的120名成年人接受了为期3天的在线培训，以抑制恐惧或中立的想法。恐惧的程度并没有出现矛盾的增加。相反，抑制降低了对被抑制的恐惧的记忆，使它们不那么生动和引发焦虑。训练后，参与者报告的焦虑、负面情绪和抑郁减少，后者的益处持续了3个月。高特质焦虑和与大流行相关的创伤后应激的参与者获得了最大和最持久的心理健康益处。这些发现挑战了百年来的智慧，即抑制思想是不适应的，为改善心理健康提供了一种可获得的方法。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。这篇文章将详细讲解通过自定义情感词典（大连理工词典）实现情感分析和情绪分类的过程，并与SnowNLP进行对比，为后续深度学习和自然语言处理（情感分析、实体识别、实体对齐、知识图谱构建、文本挖掘）结合做基础，希望对您有所帮助~
作者简介：中科院遗传与发育生物学研究所中丹学院博士生张泽宇，外号 “大神”，口号 “Now you see me”。 这是其刚入学时做的一个报告。 本篇介绍下蛋白质组学，如果覆盖度深的话，应该是新时代
Adobe After Effects简称Ae特效大师，是一个灵活的基于层的2D和3D后期合成软件，知识兔包含了上百种特效及预置动画效果，知识兔在影像合成、动画、视觉效果、非线性编辑、知识兔设计动画样稿、多媒体和网页动画方面都有极强的功能。知识兔一般用于电视及影视片头制作，影视特效，知识兔网页动画，广告，动漫等。
目的：脑卒中后抑郁(PSD)可能与脑网络特性改变有关。本研究旨在探讨PSD在经典认知任务，即oddball任务下的脑网络特征，以促进我们对PSD发病机制和诊断的认识。
DNS(域名系统)类似于Internet的电话簿：它告诉计算机在哪里发送信息，在什么地方搜索信息。遗憾的是，它也接受因特网提供给它的任何地址，这并不成问题。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
情感分析是自然语言处理中的一项重要任务。它旨在利用多模态信息实现情绪分类进而了解人们的情绪状态。它由多个子任务组成，例如：会话情感识别（ERC）、aspect-based的情感分析（ABSA）和多模态情感分析（MSA）。最初的研究主要关注单个子任务，却忽略了这些子任务之间相互关联的情感知识。然而，要想将情感分析中的这些子任务进行统却存在一定的挑战，例如：统一的输入/输出形式、模态对齐和数据集偏差。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
原文来源：codeburst.io 作者：Pramod Chandrayan 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、我是卡布达 现如今，在更多情况下，我们是以比特和字节为生，而不是依靠交换情感。我们使用一种称之为计算机的超级智能机器在互联网上进行交易和沟通。因此，我们觉得有必要让机器明白我们在说话时是如何对其进行理解的，并且试图用人工智能，一种称之为NLP——自然语言处理技术为它们提供语言。作为一种研究结果，聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具，使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到：
（VRPinea 5月27日讯）宣泄情绪的方式多种多样，搏击是其中一种被严重低估了的解压方式。拳击不仅可以锻炼身体，也是一项防身自卫的技能。然而，在现实生活中打拳，可能需要承担打伤他人的后果，VR则给我们提供了一个安全的虚拟世界，让我们真切感受到拳击这项运动的魅力。
身处数据爆炸增长的时代，各种各样的数据都飞速增长，视频数据也不例外。我们可以使用 python 来提取视频中的音频，而这仅仅需要安装一个体量很小的python包，然后执行三行程序！ 语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话检测等等。
作者：郭晴、刘伟 摘要：情感计算作为一个全世界范围内的学术热点，研究方向遍及心理学、生理学、神经科学、语言学、医学、社会学等学科。情感计算的研究使形式化的机器更加形象化，是实现自然人机交互的前提。本文结合近几年情感计算的国内外研究，基于新的层面对主要研究以及最新应用进行了归纳总结，并就情感计算进行深度探究，使更多研究人员了解情感计算最新研究方向。 一．引言 大约半个世纪前，美国心理学家“认知心理学之父” 奈瑟尔（Neisser Ulrich）描述了人类思维的三个基本和相互联系的特征，这些特征在计算机程序中
作者：容哲 假设分析的对象是iphone5s的手机评论。从京东、亚马逊或者中关村都可以找到这款手机的评论。大致都如图所示。 情感分析（Sentiment Analysis） 第一步，就是确定一个词
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】人类的记忆形成机制一直是一个谜。最近有生物学家通过观察斑马鱼透明大脑的方式观测到恐惧记忆的形成，跟传统的模型认知完全相反！与此同时，有学者表示论文的实验方法并不严谨。 俗话说，一朝被蛇咬，十年怕井绳。 每个人的内心里都记忆着曾经让自己恐惧的事物，在往后的日子里，一旦碰到类似的事物或事件就会十分害怕。 比如喝粥的时候，从天而降一只蜘蛛，那可能每次靠近粥的时候，都会想到一些不愉快的回忆。 但这种记忆形成的机制，以及为什么会产生类似的恐惧情绪，仍然没有
随着 Pinterest 不断从一个只保存想法的地方发展为一个发现激发行动的内容的平台，直接发布到 Pinterest 的创作者的原生内容有所增加。随着 Pinterest 上创作者生态系统的发展，我们致力于通过创作者代码等举措确保 Pinterest 保持积极和鼓舞人心的环境，这是一项强制接受准则（例如“善待”和“检查事实”）的内容政策在创作者可以发布创意 Pin 图之前。我们还在 Idea Pin 评论上设置了防护栏，包括积极性提醒、评论删除和关键字过滤工具以及垃圾邮件预防信号。在技术方面，我们使用机器学习中的尖端技术来近乎实时地识别和执行违反社区政策的评论。我们还使用这些技术首先显示最具启发性和最高质量的评论，以带来更高效的体验并推动参与。
性能测试主要通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试
在美团消费后，大多数人都会对其评论，来表达自己的各种情感和情绪，比如批评、赞扬，喜、怒、哀、乐等。
本教程将创建一个简单的测试场景，然后测试其性能。先用profiler排查，然后创建我们自己的帧率计数器。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Kimberly A. Whitler 编译 | 寒小阳，霍静，行者 从市场营销到医疗，人工智能（AI）正在改变着一切。善解人意，交互式消费，创造更卓越的消费体验，这些在今年的假日营销中出现的新变化，拉开了人工智能为市场提供更好服务的序幕。 为了更好地了解人工智能对零售商的影响，我连线了IBM首任CMO，米歇尔·佩卢苏（Michelle Peluso）。佩卢苏在零售业有着资深经验，曾担任Gilt的首席执行官，也担任过花旗集团的全球消费营销和互联网的首席代表。佩卢苏关
本文主要记录了我在学习《思维工程》（钱小一·著）这本书时的学习笔记，以及一些想法。
原标题 | Amazon’s A.I. Emotion-Recognition Software Confuses Expressions for Feelings
然而令人吃惊的是，在 LA Hacks 2018 的活动之中，来自加州理工学院的美籍华裔大二学生 EricZhao做出“狗脸识别”系统，16小时让梦成真！
今天给大家介绍Tingshao Zhu等人在 IEEE Transactions on Affective Computing 上发表的文章” Identifying Emotions from Non-contact Gaits Information Based on Microsoft Kinects”。该文章讨论了基于步态信息的自动情感识别，这一领域已在人机交互，心理学，精神病学，行为科学等领域进行了广泛的研究。步态信息是非接触式的，从Microsoft kinects获得，其中包含每人25个关节的3维坐标，这些关节坐标随时间变化。通过离散傅里叶变换和统计方法，提取了一些与中性，快乐和愤怒情绪有关的时频特征，用于建立识别这三种情绪的分类模型。实验结果表明，该模型非常有效，时频特征可有效地表征和识别这种非接触式步态数据的情绪。值得注意的是，通过优化算法，识别精度可以进一步平均提高约13.7％。
6月29日，据中国电子科技集团有限公司（以下简称“中国电科”）官方消息，该集团旗下中电科电子装备集团有限公司（以下简称“电科装备”）已实现国产离子注入机28纳米工艺制程全覆盖，有力保障我国集成电路制造行业在成熟制程领域的产业安全。
3月27日，一家名为Hume AI的新创公司宣布，他们已经在一轮B轮融资中筹集了5000万美元。
在进行情感分析时，一个好的情感词典能够让我们的工作事半功倍，较为出名的情感词典有SentiWordNet，General Inquirer等，这篇博客将介绍另外一个出色情感词典，SenticNet。
everest中文版是一款系统硬件检测工具。everest中文版可以对上千种主板和硬件进行检测，可以有效地检测出用户电脑硬件的所有信息，尤其可以对各种型号处理器进行检测，让用户对自己电脑总体性能有个直观了解。
CCF-腾讯犀牛鸟基金于2013年由腾讯公司和中国计算机学会（CCF）共同发起，今年是基金发起的第10年。10年来，犀牛鸟基金致力于为海内外青年学者搭建产学合作创新的平台，推动科技在产业创新和社会发展中持续发挥价值。 本年度犀牛鸟基金设立12个技术领域共35项研究命题，我们将分7期对各项命题进行详细介绍，本文重点聚焦多模态融合&软件工程领域，欢迎海内外优秀青年学者关注并申报。 8.多模态融合 8.1 多媒体数字水印与视频内容篡改识别 随着多媒体技术和网络通信的发展，数字媒体的安全隐患日益严重，一方面平台需要
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