情感丰富

摘要： 初中阶段的道德与法治课程以学生的体验为前提条件,重在打牢学生的思想基础。亲和力是一种能够自然地吸引学生兴趣,在学生情感体验的基础上将枯燥的学习内容与学生生活深度融合,生动形象地将教学内容展现给学生,能够产生发自内心的认同感和亲近感的一种力量。提升初中道德与法治课程亲和力,我们需要从学生的生活情感、生活习惯和提升学生参与度三个方面来进行探究。让道德与法治课程走进学生的情感生活初中学生情感丰富,内心纯真,他们的情感世界是简单而美好。

摘要： 微课程教学是当前创新教学的手段与方法,通过多媒体方式,激发学生对古诗词的学习兴趣。微课教学模式具有灵活、便捷、高效率的优势,在课堂教学中,能够有效解决重难点问题,是课堂教学的重要途径。而古诗词作为传统文化的宝贵财富,其语言凝练,情感丰富,是初中语文的重要教学内容。通过利用微课教学模式提高古诗词教学能力,加深学生对古诗词的理解与体会,语文教师应当将其作为重点研究目标,不断深入,更高效地实现课堂教学预设。

摘要： 都说鸟儿是人类的好朋友,人类要保护鸟儿。这个道理,很多古人便懂了。比如,唐朝的著名诗人白居易,就是一位“护鸟使者”。他的诗歌当中,经常出现“鸟”的身影。对于白居易来说,鸟儿在他的内心里,象征着自由与美好。作为一位有情怀、有担当,并且情感丰富的文人白居易的许多文字,都会自然而然地流露出对鸟儿的关爱和感怀。

摘要： 《枯树赋》是南北朝时期文学家庾信的作品。唐代诗人杜甫曾评价庾信:“庾信平生最萧瑟,暮年诗赋动江关。”《枯树赋》正是庾信暮年之作。庾信一生虽然高官厚禄,但从严格意义上说,他并非一位政治家,而是一位情感丰富的文人。作为羁留北朝之后的代表作品,《枯树赋》深得毛泽东的喜爱。这篇赋不仅受到毛泽东的高度评价,还伴随着毛泽东走到生命的最后。

摘要： 老舍被誉为"人民的艺术家",其文学创作在现当代文学史上占有重要的地位,老舍一生勤笔,书写了大量优秀的作品,其中《济南的冬天》作为一篇散文,凝聚了他丰富的情感和技巧,成为散文中的典范。该散文除了语言优美、主题明晰以及情感丰富以外,更重要的是蕴含着独特的美学意蕴,具有情景交融的美学特点。《济南的冬天》充满了景中有画、画中有情的美学意蕴。

摘要： 音乐是一门内容多样、情感丰富、想象奇特的艺术学科,是进行美育教育的重要方式。通过音乐教学,能培养学生积极向上的审美观念,促进学生掌握基本的音乐知识和歌唱技能,陶冶学生的情操,提高学生的素养。传统的小学音乐课堂教学无法激发学生对音乐的积极性,学生处于被动接受的地位,教学内容受到较大的限制,教学方式是单调和机械化的。

摘要： 班级建设中,特色活动的开发与实施非常重要。班主任需要找准所带班级的特点,根据学生的学段特点,寻找情感连结,开展班级特色活动。我所带的班级,在高考“六选三”的背景下,学生都选了历史、地理加一门其他学科,学生选科偏文,班里女生人数占三分之二左右,总体来说,班级学生情感丰富深沉、细腻内敛。班级学生的家长中大多是各行各业的领军人物,是高知群体。高三,面对学生学习紧、节奏快、压力重、情绪起伏大这一特点,我创建了“班级书信漂流瓶活动”(见表1),利用“书信”这一独特的话语抒情形式,依靠班主任、科任教师、学生、家长等主体,用写信、读信、续信、送信等方式帮助学生向自我的心灵许姗姗深处漫溯,实现班级与学生个体共成长。

摘要： 在情感丰富的中国古人眼中,月亮不是科学意义上的星球,而是人文意义上的居所,是一个寄托了无限幻想、有着诗情画意、可望而不可及的仙境。古人认为"月中有桂树",住着蟾蜍和玉兔,他们不仅联想出了嫦娥奔月、玉兔捣药、吴刚伐桂等故事,还赐予其月蟾宫、桂魄等名。这充分表明了古人对月亮的美好想象,又深刻地反映了古人对月亮的崇拜和敬慕。

摘要： 英语是工具性、语言类学科,与语文学科教学相同,英语学科教学不仅仅要传授学生语言知识与技巧,更重要的是要将文化意识、思维意识、价值意识融入到教学活动开展的过程中;在学习知识、技能的同时,将学生培养成知识丰富、情感丰富、思维深刻的全面型、发展型人才。

摘要： 《艾青诗选》是现当代诗人艾青的诗歌选集,主要反映民族和人民的苦难与命运,反映现实的生活和斗争,突出表现对光明的热烈向往和讴歌,风格朴素雄浑,情感丰富,同时蕴藏着理性美。

摘要： 风险决策中,人们倾向于高估小概率事件和低估大概率事件。Kahneman和Tversky(1992)提出的累积前景理论(Cumulative prospect theory)用敏感度降低来解释这一现象,并用一个反S型函数w(p)来描述,称之为概率权重(或决策权重)函数。而Rottenstreich＆ Hsee(2001)的研究认为也可以用情感而不是心理物理学概念来解释概率权重函数w(p)的这一特点。他们的研究发现,情感丰富的事物所对应的概率权重函数,要比情感贫瘠的事物所对应的概率权重函数更不线性。换言之,相对于评估情感贫瘠的事件而言,在评估情感丰富的事件时,人们会更加倾向于高估小概率事件,而低估大概率事件。另一方面,文化心理学认为,不同文化的人,思维与决策方式也各有特色。彭凯平等人的研究发现,在经济决策方面,中国人和美国人显示出显着的文化差异:中国人在经济决策上更富有冒险精神。那么,是否对概率权重函数的情感解释也会受到文化差异的影响呢?本研究对此进行了探索,并在实证研究的基础上做了进一步的讨论。

摘要： 本发明公开了基于维度情感模型的群体情感识别与异常情感检测方法，涉及智能情感识别技术领域，基于认知心理学PAD三维情感模型，通过数据搜集和人工标注，创建群体情感的视频数据集，揭示了六种典型情感在PAD空间中的位置关系；创建基于群体行为的情感预测模型，将群体运动特征映射为PAD空间中的三维坐标；构建异常情感分类器，当检测到愤怒和恐惧这两种异常情感，则判定场景产生了异常状态。针对群体运动视频，本申请既能够准确表达群体情感的连续变化状态，还可以实现对全局异常状态的有效识别。

摘要： 本发明涉及到情感分析领域，提出了一种基于语义、情感惯性和情感共性的对话情感分析方法，步骤包括：首先获取对话交替进行的多轮对话数据，并对不同人物角色进行标明；然后对多轮对话中的每条对话信息进行时序建模，提取出其中对应的语义信息表达序列；最后基于多轮对话所提取的语义信息表达序列，分离出对应的情感状态表达序列，并进行情感识别。在本发明中，打破了传统的以语义信息决定情感分类的做法，提出了由语义状态与情感状态分离的方法，由情感状态决定情感分类，从心理学的角度改进了现有对话情感分析方法，提升了情感识别的效果。

摘要： 本发明公开了基于丰富环境的小鼠认知情感康复训练装置及其使用方法，包括迷宫箱、玩具箱、迷宫组件、滚筒组件和滑动组件，迷宫箱的顶端外壁上设置有玩具箱，迷宫箱的内部上设置有迷宫组件，玩具箱的内部上设置有滚筒组件，迷宫箱的两侧外壁上设置有滑动组件；迷宫箱的底端内壁上分布开设有圆形卡槽，圆形卡槽的底端内壁上焊接有六边形卡块；本发明设置的迷宫组件，可以对挡板和楼梯进行固定，该结构简单，操作方便，便于对挡板任意拼装，组成不同难度的迷宫，便于对小鼠进行加强训练，设置的循环音乐播放器，可以在小鼠进行训练时，循环音乐，通过与迷宫箱的配合，能有效减轻鼠抑郁程度和改善鼠的空间学习能力。

摘要： 本公开提供了一种用于从视频中检测表达情感的内容的方法、装置、和系统。所述方法包括：将所述视频划分成多个片段；从所述多个片段中的第一片段和至少一个第二片段提取与所述第一片段相关联的特征；基于与所述第一片段相关联的特征来确定所述第一片段是否表达情感；以及如果所述第一片段表达情感，则基于与所述第一片段相关联的特征来建立包含所述第一片段的索引。

摘要： 本发明提供一种情感识别方法、情感识别设备及情感识别系统。其中，情感识别方法包括以下步骤：获取三维传感器阵列服装采集的用户的当前肌肉应力信号数据；将当前肌肉应力信号数据输入至已训练好的多元情感分类模型，获得多元情感分类模型输出的情感识别结果。本发明通过采用三维传感器阵列服装采集人体表达情感时当前肌肉应力信号数据，将其输入已训练好的多元情感分类模型中，多元情感分类模型通过肌肉应力信号数据输出其对应的情感识别结果。通过三维传感器阵列服装采集人体表达情感时的动作数据，可以确保高质量捕获肌肉应力信号数据，并根据动作与情感状态之间的关系，可以更准确地识别人体的情感表达，提高了情感识别的准确性。

摘要： 本发明公开了基于维度情感模型的群体情感识别与异常情感检测方法，涉及智能情感识别技术领域，基于认知心理学PAD三维情感模型，通过数据搜集和人工标注，创建群体情感的视频数据集，揭示了六种典型情感在PAD空间中的位置关系；创建基于群体行为的情感预测模型，将群体运动特征映射为PAD空间中的三维坐标；构建异常情感分类器，当检测到愤怒和恐惧这两种异常情感，则判定场景产生了异常状态。针对群体运动视频，本申请既能够准确表达群体情感的连续变化状态，还可以实现对全局异常状态的有效识别。

摘要： 从声音信号数据对每个分析帧提取声音特征量，并将该声音特征量存储到存储单元(S120)。接着，从存储单元读取所述声音特征量，使用基于预先输入的学习用声音信号数据所构成的一个以上的统计模型，计算与所述情感状态对应的所述声音特征量的情感状态概率(S130、S140、S150)。然后，基于计算的所述情感状态概率，判定包含所述分析帧的区间的情感状态(S160)。

摘要： 本发明公开了情感分析技术领域的融合情感资源的多模态情感分析模型，包括：用来进行文本、视觉与听觉模态特征初步提取的单一模态特征提取层模块，利用Transformer捕捉模态内部的动力，并设计情感词分类预测任务进行情感嵌入学习和提取的单一模态特征深度提取层模块，利用情感嵌入来完成多模态特征交互学习，使得其他模态特征能够感知文本中情感信息的跨模态交互学习层模块，将前三层学习到的情感特征表示最终输入深度神经网络完成最终预测任务的预测层模块，首个将情感资源作为主导信息来进行多模态情感分析的模型，设计了一种情感词分类预测任务进行情感知识学习，相较于现有的多模态情感分析方法，本申请的方法具有明显优势和较好的泛化性。

摘要： 本发明涉及基于情感语义对抗的跨语言情感分类方法，属自然语言处理领域。本发明包括：构建汉越疫情相关社交媒体评论的数据集；将句子以及句子中情感词拼接，用卷积神经网络对拼接后的句子分别进行联合表征，分别获得单语语义空间下的情感语义表征；其次，通过对抗网络，在双语情感语义空间将带标签数据与无标记数据的情感语义表征进行对齐；最后将句子与情感词最显著的表征进行拼接，得到情感倾向性分析结果。本发明通过融合情感信息信作为背景信息实现了跨语言情感倾向性分析，从获取的舆情数据中为低资源数据获得情感分类结果，为后续的文本分类及低资源语言细粒度情感分析提供了支撑。

摘要： 本发明属于图像内容分析领域，公开了一种基于情感属性挖掘的图像情感分析方法，利用用户元数据信息挖掘，构建语义覆盖面大、情感可判别能力强的情感属性子集，并采用融合神经网络和矩阵分解模型预测标签矩阵，提升图像情感分析结果的准确性与稳定性。根据用户标签元信息和情感属性的特点，融合四种情感属性特性并优化概念选择模型完成情感属性子集选择；利用卷积神经网络提取视觉特征并通过视觉内容一致性优化；构建引入外界知识库指导的邻接图并通过语义关联性优化；将图像视觉特征和标签语义特征映射到潜在共享空间中，实现预测标签矩阵的重构；最后，利用训练好的重构模型来重构预测标签矩阵，并使用线性分类器进行最终的情感识别。