情感危机

摘要： 新课程下思想政治课议题式教学基于真实情境开展探究活动以达成学科核心素养的目标与情感态度价值观并不相悖,也需要在课堂上渗透情感教育。传统课堂下思想政治课教学因应试升学、认知技巧、能力学历等功利性因素的影响,存在严重的情感危机。思想政治课教学中开展情感教育能够提高学生的认知能力,培育健康的心理,促进学生的长远发展,具有不可替代的价值。为此,新课程下思想政治课教学需要渗透情感教育,通过情感融入,强化情感沟通,创设情感氛围,加强情感体验,助力思想政治课走出情感危机。

摘要： 本研究认为,由于在成长过程中经历了国家和社会的巨大变革,很多大学生的情感和心理发展受到了诸多因素的影响,导致他们逐渐失去对爱情、友情、亲情和理想的最初信仰。本文分析总结了新媒体时代大学生情感危机的类型,探讨了电影教育化解大学生情感危机的可行性及具体途径。

摘要： 本文由两则大学生情感危机案例引发笔者思考,大学生情感危机轻则影响大学生健康的心理和健全的人格,重则危害大学生的生命安全,破坏校园的和谐稳定,造成不良的社会影响。文章分析了大学生情感危机产生的原因并提出避免情感危机的策略,通过加强爱情观教育,树立正确的爱情观、家校合力开展挫折教育,提升抗挫折能力、完善心理危机干预机制等措施,有效避免大学生情感危机的发生。

摘要： 阎真在中国现时代文学的特征色彩应该是哲学的,历史的,美学的,有着自觉的理性认知。与大多数作家们探寻的陌生化道路不同,他更善于将新儒学注入思辨的力道,厘清现实与理想化的距离,以生命的温度把握现实世界中的真理性。在他的四部长篇小说中,主人公都有着特定的背景与生存环境,他们见证历史,铭刻时代印记。在现实的生活中,他们敢于直面现实,批判自我,在精神层面,有着高度的精神自省与自觉。四部长篇小说中,《因为女人》写了知识女性的情感危机,《曾在天涯》《沧浪之水》《活着之上》写了另一类知识分子的生存困境与精神窘境,四部长篇小说集中反映了现时代知识分子的精神图谱与思想突围。

摘要： 在我们的文化认知中,对于刚跨入大学校园又没成年的学生,有时往往将他们视为危险、情感危机及各种逆反行为的源头,这一群体的价值序列、等级化已经无从说起。其实这只是一种错觉,事实并非如此。从总体上看,当今大学生的价值观总体上还是健康的,我们所看到的多是一些被放大的个例。年轻大学生身上的好多特质,如同当年的我们,在长辈们的眼里并不受待见,以至转化成看不惯和担心,但这并未妨碍我们与当今大学生日后成为社会的中坚力量。所以,我们需要颠覆掉很多陈旧的框框,不应以疑神疑鬼的心态看待今天的大学生群体,而应相信他们完全能够健康成长起来。不过,考虑到当前价值观越来越多元化,处在信息时代的人们能够轻易接触到海量的信息,而面对这些真善美与假恶丑鱼龙混杂在一起的信息,不仅仅是还没成年或者刚跨入成年人门槛的大学生,就连30、40岁的成年人有时都很难区分。

摘要： 人们皆爱美满,却怯谈分别。感情的兰因絮果,我们时常推敲甜蜜的扉页,却难回望故事的裂隙。或许裂隙也并非终局--“万物皆有裂痕,那是光照进来的地方。”近曰,婚姻纪实观察综艺《再见爱人》播出,题材大胆,豆辦评分8.5。节目邀请三对遇到情感危机的嘉宾相伴出游。两辆房车,三男三女,三段有待修复的情感裂痕--结婚六年的王秋雨、朱雅琼,正处离婚冷静期;结婚七年的KK、佟晨洁,在离婚边缘徘徊;结婚十年的章贺、郭柯宇,一年前离婚。

摘要： 品牌信任危机是一个老生常谈的问题,但现实一次又一次将这个问题残酷地摆在企业与消费者面前。一些品牌经过了几代甚至十几代的努力,但苦心经营的品牌形象却可能在一夜之间轰然倒塌。盘点近年来国产品牌引发的负面舆论,不难发现,国产品牌与消费者之间既存在信任危机,也存在不小的情感危机。

摘要： 一天晚上,一位很久没有联系的学生突然给我发来了短信:"老师,感谢您许多年前的教导,让我度过了又一次情感危机。"虽然他"又一次"遇到的"情感危机"是什么我不知道,也不便问,但却揭开了我记忆中久已尘封的那一页:他是班长,特别喜欢班上的学习委员。本来我想"睁一只眼闭一只眼"的,但一次晚自修结束后,操场上传来嬉笑声。我出去一看,原来是他在月下骑自行车,后座上正是那位女生。这下,纸包不住火了。

摘要： 本书以"女人要有一颗稳稳的内心,做独立而努力的自己"为主题,让女人懂得如何在心理和生理上都成为一个丰富多彩的人。书中通过43个真实故事,帮读者解决婚姻困局和情感危机。乔伊又在为过年回谁家犯愁,结婚四年,老公都要求她跟自己回西北农村老家过年。每个春节假期提前一个月抢票的时候,两个人都会爆发关于去谁家过年的争吵.

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： 本申请提供了一种危机事件预警模型构建、危机事件预警方法和电子设备，其中，该方法包括：获取危机事件人员的特征信息，所述特征信息包括个人信息、心理信息、生理信息和行为信息中的至少之一；对所述特征信息进行聚类分析，得到特征集合组，其中，危机事件对应一个或多个所述特征集合组；基于每个特征集合组的属性确定预测阈值和所述预测阈值对应的危机事件概率，构建所述危机事件预警模型。可以实现无需主动上报，通过待测人员的特征信息即可完成对于危机事件发生概率进行预测，能够快速缩小危机人员人群范围，预测潜在群体，并且准确快速的预测危机事件发生的概率，帮助有关部门获得动态数据，进行更好的人员管理。

摘要： 本发明公开了一种警用心理危机干预治疗车及移动式心理危机干预治疗系统，治疗车的车厢内设置有身心放松座椅，座椅前面悬挂显示器，车内还设置有生理信息采集套件和人机交互面板。健康管理云端包括数据管理模块、数据存储模块、深度学习模块和信息反馈模块。本发明根据心理指标数据和摄像头采集的表情图像分析患者的心理疾病类型，并根据生理信息采集套件采集的生理信息数据和心理量表采集的心理指标数据分析病情的等级，能为患者提较准确的治疗信息，能及时的解决警务工作现场的心理危机问题。且警用心理危机干预治疗车机动性好，能方便、快速地布置在各类突发案件、事故和自然灾害现场，能快速、及时地为警务人员和群众提供心理康复治疗。

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。