感情真挚

摘要： 叙事医学关注患者的故事、再现医者的实践、实现医患共情。诚挚欢迎临床一线医护人员、教师、学生等撰写在工作、教学、学习、实习等过程中遇到的相关伦理实践,经验分享,以及认知感想等。来稿要求资料真实,感情真挚,论点正确,论据可靠,结构严谨,文字精练。字数不限,文体不限。

摘要： 叙事医学关注患者的故事、再现医者的实践、实现医患共情。诚挚欢迎临床一线医护人员、教师、学生等撰写在工作、教学、学习、实习等过程中遇到的相关伦理实践,经验分享,以及认知感想等。来稿要求资料真实,感情真挚,论点正确,论据可靠,结构严谨,文字精练。字数不限,文体不限。

摘要： 埃迪蒙托·德·亚米契斯是意大利著名的儿童文学作家,其创作的长篇日记体小说《爱的教育》被翻译成一百多种语言,畅销近200个国家,影响了千千万万青少年的成长。这部历久弥新、经久不衰的世界名著,贴近生活、构思巧妙、感情真挚、富有深意,充满着浓浓的人间大爱,传递着感人至深的强大力量。

摘要： 站在毕业的路口,回首小学六年的懵懂时光,你是否感慨万千?再搞一次活动吧,再写一封书信吧,留住回忆,留住真情。写信,同学们已经非常熟悉了,但毕业之际的信,要求大家针对明确的读者对象,必须感情真挚,内容充实,言语得体。习题中列举了几个写信的对象:老师或同学、母校、未来的自己。

摘要： 高中生已经具有一定的自我认知能力,但在遇到一些问题时,不少学生不能理性审视自己,而是将问题归咎于其他人。长此以往,不仅会使同学间相处困难,还可能会出现亲子问题。鉴于此,让学生形成正确的自我认知,对于提升学生的综合素质、促进同学友谊以及增进亲子关系有着积极影响。班会准备1.家校沟通。我提前给家长写了一封信,内容如下:各位家长,你们好。为了帮助学生更好地定位自己,也为了进一步拉近学生和家长的关系,班级准备组织一次心理教育课,需要各位家长以信件的形式对自己的孩子进行描述(孩子现在的性格、爱好、处事方式等以及您希望孩子以后的改变,也可自由发挥,感情真挚就好)。我很珍惜这次机会,希望它能帮助学生成长。

摘要： 教师节那天,我突然被调到了中学。带着憧憬、惶恐走进校园,被告知接手八年级两个成绩比较差的班的语文课。我想,中国话,只要是中国人就会说,总不会太难。走进班里,一个个可爱的笑脸望着我,你看,他们朝气蓬勃的样子,这哪是傻孩子,分明聪明得很嘛!可接手一个月之后,我才真切感受到,学生的语文成绩确实差,简单的“似”“倚”“候”“荒”等字都不会写,作文不必说感情真挚、深刻,行文流畅,结构严谨了,连语言通顺,结构基本完整,层次清楚都很难做到,班里大部分学生字迹潦草,错别字很多。怎么办?我很忐忑。

摘要： 本期题目同学们,相信你们一定拍过许多照片,并且保存着自己认为最珍贵的照片吧!那么,这张照片是在什么情况下拍的?它为什么是珍贵的呢?请以“珍贵的照片”为主题,写一篇不少于600字的记叙文,要求内容真实具体,感情真挚,题目自拟。

摘要： 每当我面对那叠厚厚的剪报集,常常会深情怀念起年轻时读书的宁静和专注。剪报集里贴着的是我的心血、我的思考、我的爱恋……它其貌不扬,大部分纸张已经泛黄,但字里行间感情真挚、文采飞扬,蕴藏着我曾经的忧虑和快乐。读小学时,我订阅了《中国少年报》,看到令人怦然心动的好文章,便小心翼翼地剪下来,夹在旧作文本子里。这是我剪报的处女作。

摘要： 高考作文,既要达到符合题意、感情真挚、思想健康、内容充实、中心明确等基本要求,又要在深刻、丰富、文采和创新等方面有所突破。就提升文采而言,修辞的使用是其中重要一环。狭义的修辞即修辞手法的使用,常见的修辞手法大致可以分为三类——描写类:比拟、借代、夸张等;结构类:对比、反复、排比等;语气类:反问、设问等。

摘要： 作文教学是中学语文教学的重要组成部分。学生的语文素养如何,作文可以作为衡量的重要尺度。义务教育语文课程标准关于作文部分阐述的第二条中指引道:“写作要感情真挚,力求表达自己对自然、社会、人生的感受和体验。”深圳市近十年来中考作文命题方向非常符合课程标准的要求。

摘要： 本发明提供一种动物感情显示系统(100)，其包括：安装在动物身上的信号发送终端(10)；和可与该信号发送终端通信的信号接收终端(20)。所述信号发送终端(10)由动作检测传感器(12)和信号发送部(15)构成。所述信号接收终端(20)由信号接收部(22)、显示控制部(24)和显示部(25)构成。动作检测传感器(12)将动物的多种动作，分别作为所述动物的感情检测。信号发送部(15)将与上述动作检测传感器(12)检测出的动物的各种动作相对应的感情数据发送到外部的信号接收部(22)。信号接收部(22)接收所述信号发送部(15)发送的所述感情数据。显示控制部(24)将所述信号接收机构接收的与所述感情数据相关的显示内容显示在显示部(25)上。

摘要： 本发明公开了基于变分自编码器的融入知识和感情的端到端对话方法，所述方法包括：采集情感标签、对话、知识和回复，并进行预处理作为训练数据；搭建由变分自编码器模块和拷贝模块组成的模型，并进行训练；预处理测试数据，将测试数据输入训练好的模型中进行预测，得到回复，持续进行端到端对话。变分自编码器模块的编码模块编码情感标签和输入对话的语义信息。变分自编码器模块的解码模块融入知识和情感用于生成内容。拷贝模块结合解码器生成的内容、输入的对话和知识生成回复输出。本发明方法采用变分自编码器结构以生成丰富的回复；引入情感标签用于控制回复的情感类型；从输入对话和知识中拷贝信息，使生成回复兼具丰富性和可控性。

摘要： 能够推定电子笔的输入作业者的该作业时间点的实时的感情状态，并进行与推定出的感情状态对应的处理。具备：位置检测装置部，具备检测由电子笔指示的位置的传感器和取得与使用者把持的电子笔的状态相关的笔状态信息的单元；发送部，将包括由位置检测装置部取得的笔状态信息的感情状态推定要求向包括数据库的感情推定装置发送，在该数据库中，将把持电子笔的人的感情状态与在该感情状态时与人把持的电子笔的状态相关的笔状态信息可取的值的范围信息被建立对应并进行了保存；及处理部，接收与发送出的感情状态推定要求中包含的笔状态信息对应地从感情推定装置发送来的与感情状态对应的信息，并执行使用了接收到的与感情状态对应的信息的处理。

摘要： 本发明提供一种动物感情显示系统(100)，其包括：安装在动物身上的信号发送终端(10)；和可与该信号发送终端通信的信号接收终端(20)。所述信号发送终端(10)由动作检测传感器(12)和信号发送部(15)构成。所述信号接收终端(20)由信号接收部(22)、显示控制部(24)和显示部(25)构成。动作检测传感器(12)将动物的多种动作，分别作为所述动物的感情检测。信号发送部(15)将与上述动作检测传感器(12)检测出的动物的各种动作相对应的感情数据发送到外部的信号接收部(22)。信号接收部(22)接收所述信号发送部(15)发送的所述感情数据。显示控制部(24)将所述信号接收机构接收的与所述感情数据相关的显示内容显示在显示部(25)上。

摘要： 本发明公开了一种基于ATL的感情深度识别方法，该方法利用到Active Learning和Transfer Learning两种学习方法，再通过建立算法模型最终建立起一套完整的感情深度识别方法。其中该方法的有益效果为，采用Activing Learning方法，每次让模型去找去最不好判断的数据让专家去标注，这样效率非常高，往往只需要百分之二十的标注量就可以达到一样的效果；采用Transfer Learning学习方法，我们可以将已经学到的模型参数(也可理解为模型学到的知识)通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习；相对于传统的手工设计特征乃至浅层学习特征不能很好地适应现实世界中种种与表情无关的干扰因素，本发明所建立的方法能够准确高效的识别人脸表情。

摘要： 本发明公开了基于变分自编码器的融入知识和感情的端到端对话方法，所述方法包括：采集情感标签、对话、知识和回复，并进行预处理作为训练数据；搭建由变分自编码器模块和拷贝模块组成的模型，并进行训练；预处理测试数据，将测试数据输入训练好的模型中进行预测，得到回复，持续进行端到端对话。变分自编码器模块的编码模块编码情感标签和输入对话的语义信息。变分自编码器模块的解码模块融入知识和情感用于生成内容。拷贝模块结合解码器生成的内容、输入的对话和知识生成回复输出。本发明方法采用变分自编码器结构以生成丰富的回复；引入情感标签用于控制回复的情感类型；从输入对话和知识中拷贝信息，使生成回复兼具丰富性和可控性。

摘要： 本发明公开了一种基于表情识别的无感情绪异常检测方法，属于计算机软件技术领域，包括采集待预测个体在某时间段T内的面部图像帧数据，并进行图像帧的情感分布预测，构建待预测数据项；将待预测数据项作为预先构建的个体情绪异常等级预测模型的输入，预测所述待预测个体的个体情绪异常等级。本发明为每个个体建立不同的个体情绪异常等级预测模型，判断个体相对于自身在一个时期内的情绪异常情况，可根据得到的异常等级有效的监听个体的心理状态并做出针对性的跟踪和治疗。

摘要： 本发明公开了一种预测个体对至少一种预定感官刺激的长期感情反应的方法。该方法包括步骤(a)根据暴露模式在暴露的初始时间段内使个体暴露于至少一种感官刺激若干次、(b)对于每次暴露，获得表示所述个体对所述至少一种感官刺激的感情反应的数据、(c)将表示所述个体的感情反应的数据和所述暴露模式提供给机器学习算法、以及(d)在暴露的初始时间段之后的预定的预测时间段的时间点，通过机器学习算法预测所述个体对所述感官刺激的长期感情反应。

摘要： 本发明属信息收集领域，尤其是一种通过语料训练判断评论情绪正负及感情色彩的方法，针对现有的面对无论正面事件或者反面事件都会存在正面或者负面的评价，所以无法判别人们在对事件的正确的态度的问题，现提出如下方案，其包括S1：在网上收集语料数据；S2：收集社会主流事件，其中包括正面事件和负面事件；S3：制作词库，包括同义词、同音错别字词、标准词、语气词和表情符号，本发明通过利用词库分别对正面评论和负面评论进行对比和判别，以此可以方便得出人们在正面事件或者负面事件态度，进一步可以有效的体现社会价值观的走向。

摘要： 本发明公开了一种用户弱感情的分析方法和装置，通过获取税务智能问答系统中用户的语料库，并对所述语料库进行分词；对所述分词进行去噪和保停用词处理，获取分词中的特征词，建立特征词与用户情绪类别的对应关系；使用支持向量机模型构建用户弱感情的分析模型；使用所述特征词对所述模型进行训练和测试；使用所述用户弱感情的分析模型，对税务智能问答系统中用户的弱感情进行分析，获取用户的情绪，解决传统的主客观文本分类技术也无法对税务文本特征进行很好的训练和划分的问题。