情感基础

摘要： 法国历史学家皮埃尔·诺拉在《记忆之场——法国国民意识的文化社会史》中提出了“记忆之场”的概念。在诺拉的阐释中,“记忆之场”既包含具体物与实际场所,也包含仪式与纪念式事件等。诺拉认为,记忆是当下的、具体的、情感的现象,记忆是与集体相连的,既是集体的又是多元的,且记忆沉淀在空间、形象和器物等具象中。“记忆之场”概念使人重新思考历史与记忆的关系。文学馆及作家纪念馆是国家和社会精神、民族特性与风俗文化的载体。过去的已经逝去,过去留下的痕迹却无处不在。这些痕迹本没有意义,是社会赋予了它们含义与精神。作家逝去了,但他可能留下了作品、书信,甚至影像、声音以及与其有关的建筑等。其痕迹残留在物上,这些物沉淀着记忆,饱含着情感。而历史常常使物的情感动力超越其本身意义,成为全社会认同的情感基础。物之记忆的边界由此得到扩展。

摘要： 四川省成都市现有户籍人口1476万,其中,60岁以上的老年人315万,老龄化率达21.35%。目前,在各级关工委队伍中发挥作用的五老有近13万人。如何更好地发挥他们的作用,更好地助力青少年关爱事业,我们以成都市为样本,开展了工作调研。一、五老在青少年思想道德建设中具备独特优势实施对青少年的思想道德教育,五老具备多方面优势。一是充裕的时间精力。二是天然的情感基础。五老把青少年当作自然生命和政治生命的延续,是天然盟友。

摘要： 新课改背景下,小学英语教学的主要目的不仅是传授学生基础的英语语言知识,更重要的是引导学生建立积极的英语学习态度和习惯,培养其英语语感和思维,使其初步形成运用英语进行日常交流的意识和能力,为后续英语学习奠定良好的知识、思维和情感基础。环境氛围是任何语言都无法剥离的学习要素,想要有效培养学生的英语听说能力,教师就必须为其营造符合教学内容、兴趣特点、认知特点、生活环境的教学环境。情景短剧教学就是目前最合适的听说教学方法之一。

摘要： 教师的情感与专业发展有着基础性的关联,它贯穿于生命成长的各个阶段,对教师专业发展不仅具有工具性价值,更具有本体性价值.教师对作为“内质性”条件的情感的认知及自觉影响其对“育人”的整体认识及教育行为;教师积极、正向的情感状态的长期持存有助于增强职业认同与自我成长的内驱力,抵御各种危机;教师在职业生活中经常出现的情感品种及情感品质是专业发展的灵魂,是教师职业信念、道德操守的重要源泉;作为能够外化出来的情感能力是教师“育人”的重要体现,需要不断锤炼.

摘要： 活动背景海洋意识和海洋观念是爱国主义的情感基础。海洋教育是学校对少先队员进行国土资源教育、环境保护教育和科学普及教育的重要载体。作为"全国海洋意识教育基地",北京市海淀区中国农业科学院附属小学一直以来致力于培养队员认识海洋、热爱海洋、保护海洋的意识。六(3)中队以中国海军成立纪念为契机成立海洋中队,策划本次中队主题队会。

摘要： 一、个体价值观形成:情感的重要性。第一,情感构成价值观及其形成的生命底色和恒常心理背景。情感弥散于生命的全程,既是人的生理、意识、认知、思想、行为等一切生命方式及其运动的基膜,并通过表征人的欲望和需求构成人的价值观;又反过来作为一种生命能量,通过激发、引导、调整、提升或者控制人在具体情境中的欲望和需求而影响人的判断与选择,进而影响到价值观的形成。

摘要： 坚持把团组织建设成为联系和服务青年的坚强堡垒,成为青年遇到困难时想得起、找得到、靠得住的"青年之家"。通过营造积极向上、团结和谐的生活、工作氛围,努力打造"家"文化,使青年员工在成长成才的过程中,逐步加深对企业的厚重感情,为扎根企业奠定坚实的情感基础。近年来,资源开采型国有企业青年人才流失问题较为严重。

摘要： 体贴就是从自己的心的角度去"体贴"他人的心.体贴教学就是从教师主观的角度审视自身的理念、态度和行为,在教学过程中体贴学生.其策略需要从纵横两个维度思考,纵向维度就是从教学的流程和人发展的递进性上深度思考,横向维度则是从课堂内到课堂外、从一个班到一个人、从学科知识到学生生活实际等多角度思考.实现体贴教学,教师要基于学生视角并以学生情感为基础,投入情感、解放学生、创设情境、因材施教.

摘要： 体贴就是从自己的心的角度去"体贴"他人的心.体贴教学就是从教师主观的角度审视自身的理念、态度和行为,在教学过程中体贴学生.其策略需要从纵横两个维度思考,纵向维度就是从教学的流程和人发展的递进性上深度思考,横向维度则是从课堂内到课堂外、从一个班到一个人、从学科知识到学生生活实际等多角度思考.实现体贴教学,教师要基于学生视角并以学生情感为基础,投入情感、解放学生、创设情境、因材施教.

摘要： 体贴就是从自己的心的角度去"体贴"他人的心.体贴教学就是从教师主观的角度审视自身的理念、态度和行为,在教学过程中体贴学生.其策略需要从纵横两个维度思考,纵向维度就是从教学的流程和人发展的递进性上深度思考,横向维度则是从课堂内到课堂外、从一个班到一个人、从学科知识到学生生活实际等多角度思考.实现体贴教学,教师要基于学生视角并以学生情感为基础,投入情感、解放学生、创设情境、因材施教.

摘要： 体贴就是从自己的心的角度去"体贴"他人的心.体贴教学就是从教师主观的角度审视自身的理念、态度和行为,在教学过程中体贴学生.其策略需要从纵横两个维度思考,纵向维度就是从教学的流程和人发展的递进性上深度思考,横向维度则是从课堂内到课堂外、从一个班到一个人、从学科知识到学生生活实际等多角度思考.实现体贴教学,教师要基于学生视角并以学生情感为基础,投入情感、解放学生、创设情境、因材施教.

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： 本发明的目的是提供一种基础隔震结构中的塞用组合物，其可提供具有改进的在低应变区域内的阻尼性能的基础隔震结构用塞。此外，本发明的目的是提供具有优异成型性的塞用组合物的制造方法。该基础隔震结构中的塞用组合物的特征在于包括弹性体组合物、粉末和高硬度树脂，所述弹性体组合物至少包括弹性体组分，所述高硬度树脂具有比所述弹性体组合物高至少30的D硬度。此外，该基础隔震结构中的塞用组合物的制造方法的特征在于包括：制备至少包括弹性体组分的弹性体组合物制备步骤；通过将粉末和具有比所述弹性体组合物高至少30的D硬度的硬质树脂加入并混炼至弹性体组合物中以获得塞用组合物的混炼步骤，在混炼步骤期间，维持混炼温度为等于或低于硬质树脂的软化点。

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： 本发明的目的是提供一种基础隔震结构中的塞用组合物，其可提供具有改进的在低应变区域内的阻尼性能的基础隔震结构用塞。此外，本发明的目的是提供具有优异成型性的塞用组合物的制造方法。该基础隔震结构中的塞用组合物的特征在于包括弹性体组合物、粉末和高硬度树脂，所述弹性体组合物至少包括弹性体组分，所述高硬度树脂具有比所述弹性体组合物高至少30的D硬度。此外，该基础隔震结构中的塞用组合物的制造方法的特征在于包括：制备至少包括弹性体组分的弹性体组合物的弹性体组合物制备步骤；通过将粉末和具有比所述弹性体组合物高至少30的D硬度的硬质树脂加入并混炼至弹性体组合物中以获得塞用组合物的混炼步骤，在混炼步骤期间，维持混炼温度为等于或低于硬质树脂的软化点。

摘要： 本发明使得能够在用于构建虚拟化环境的计算机系统中有效地使用可用的物理机。虚拟化基础设施管理装置(40)配备有：检测单元(41)，用于检测能够执行虚拟机(51‑i)的物理机(50‑i)中的不是物理的固定故障的偶然故障的发生；登记单元(42)，用于在存储物理机(50‑1～50‑n)的状态的管理信息存储单元(44)中登记物理机(50‑i)处于待机状态；以及分配单元(43)，用于在物理机(50‑j)中发生了故障的情况下，将由于所述故障而停止的虚拟机(51‑j)重新分配给在管理信息存储单元(44)中登记为处于待机状态中的物理机中的任一物理机。

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。