情感生活

摘要： 玉屏自古就有“水清似玉、山耸如屏”的美称,兴文县玉屏小学就坐落于这风光旖旎的山水田园中。广阔的乡村大地是一本打开的书,剪不断的乡土记忆是一条绵延的河。乡土记忆保留了乡民的情感生活,它是乡民与土地互动对话的结果,也是开展素质教育最生动的教材。

摘要： 萧红是一个非常独特的女作家,她身上所散发出来的大气很奇异,而且是很天才的一种创造。她写散文有小说味,小说又有散文味,不加掩饰地将自己的心声写在文字里面,坦荡,直率。当被问到“作家的作用”时,她答道,是为了消除人类的愚昧。这话里有五分天真,五分厚重。旧中国的苦难和个人情感生活的波折,让她一生坎坷飘零,可她的笔却始终饱蘸深情。

摘要： 斯蒂芬·金是当今最具影响力的美国小说家,但其笔下女性人物的相关研究长期被忽视。人物的塑造往往是作家主体感受的投射,文学形象或多或少承载着创作主体的意识和立场。斯蒂芬·金所处的时代背景、其童年经验以及情感生活极大地影响到作家在叙事话语中对于女性主体的构建,成为斯蒂芬·金小说的女性观的主要成因。作家以女性为主人公的作品极具特色,对其女性人物形象的研究不仅具有文学价值,而且具有文化价值与社会价值。

摘要： 天气稍微暖和一点,我已经按捺不住寻找春天的脚步,迎着金色的朝阳到小河边遛弯去。比我还着急的是已经枝条红透、柳絮满树的河边红柳。一千多年前,柳树就已经走进人们的情感生活。由于“柳”“留”谐音,古人在送别之时,往往折柳相送,以表达依依惜别的深情。这一习俗始于汉而盛于唐。

摘要： 近年来,我的油画创作以军人的情感生活为创作主线,用诗意的画面表达当代军人真实丰富的内心世界,是我一直关注的课题。《纸鹤》系列、《心中的玫瑰》系列、《战友》系列等作品,均是对当下社会军营生活的一种思考和表达,是对士兵心理世界与精神诉求的一种挖掘与呈现,在细腻内敛的表达中,洋溢着一种清新雅致、诗意盎然的品格;在寂寥静默的画面中,渗透出庄严崇敬的浓厚情感。而完成于2020年的《芳华》,对我来说更有不同寻常的意义。回顾这幅始于2016年的作品的创作过程时,可以感慨地概括为:我在努力完成作品的同时,作品也成就滋养了我。

摘要： “人是有感情的”,言下之意,其他物种是不会有感情的。但是,在动画片里,自然界的生物比人还有灵气。一旦危险降临,树木会把枝丫折回,灌木会蜷缩,花朵会合拢,野草会用叶子向远方的同伴传递信息。以前,人们只把这看成是植物的本能——一种对外部刺激的无条件反射。可是最近的研究却使人们对上述的经典结论产生了怀疑,并提出了植物有感情、植物有喜怒哀乐、植物会说话、植物有心理活动等“奇谈怪论”,更有甚者,提出建立“植物心理学”,专门研究植物的“类人”活动。

摘要： 教育的根本目的在于培育有教养的人,引导人们端正行为、完善人格.我国传统礼仪教育即以此为目标,通过日常礼仪的实践,塑造人们"内化于心、外化于形"的行为和气质.作为儒家代表人物的荀子强调教育必须坚守礼义原则.荀子提出"称情而立文"的思想.礼仪道德规范必须是缘依人的内在情感生活而制定,同时又有人文化的提升,才能够对个人道德培养和民众生活起规范引导的作用.儒家以"情文俱尽"为道德成就的最高目标.个人的成长和历史文化的进程都是这样一个不断切磋琢磨的礼仪教育过程.

摘要： 本发明涉及基于概率推理与情感认知的文本细粒度情感生成方法，包括以下步骤：步骤1：准备训练方法所需的文本数据集；步骤2：对文本数据集进行处理；步骤3：提取构建贝叶斯网络所用的情感评估变量；步骤4：根据网络文本的特性，添加基于表情符号和词频的情感评估变量；步骤5：构建情感知识库；步骤6：构建常识知识库；步骤7：情感评估变量赋值；步骤8：学习情感生成贝叶斯网络的网络结构；步骤9，进行参数学习；步骤10：完成情感生成方法的构建工作。本发明利用情感认知方法解决其他情感生成方法中存在的忽视隐性情感的问题，同时利用贝叶斯网络计算情感产生的概率，比较每种情感类别概率的高低，生成文本包含的一或多种情感。

摘要： 本发明涉及一种基于深度迁移网络的多形态人脸情感生成方法，采取一种基于多特征密集残差卷积神经网络的情绪特征提取方法，使用残差网络对不同的卷积层提取出来的表情特征进行融合，充分利用不同卷积层提取出来的所有表情特征。选取StarGAN网络为迁移模型，基于Wasserstein距离函数对原网络中的判别器D进行了改进，并将基于多特征融合密集残差神经网络的特征提取方法加入改进后W‑StarGAN网络中，完成了静态人脸图像多表情迁移任务，最终得到多形态人脸情感图像。本发明减少了传统表情特征提取算法中的人工干预，最后通过表情识别实验验证本发明的表情特征提取方法能够有效提升表情特征提取的效果，整体表情识别率达到了93.82％，相较于传统CNN特征提取方法提高了1.49％。

摘要： 本发明涉及一种基于SPFA算法的多动机情感生成方法，属于计算机技术领域。本方法首先采用多动机的情感构建方法，将人际关系的影响作为动机之一产生混合的情感，多种动机既相互抑制又能相互增强。在计算交互关系对个体情感影响的过程中采用改进的SPFA算法，能够计算负权值情况下的人际关系网络对个体所产生的影响。然后将人际关系所产生的动机细化为保持、修复和报复从而计算人际关系影响所产生的情感。最后将人际关系所产生的情感与个体原生的情感进行混合从而产生多动机下的混合情感。

摘要： 本发明涉及基于概率推理与情感认知的文本细粒度情感生成方法，包括以下步骤：步骤1：准备训练方法所需的文本数据集；步骤2：对文本数据集进行处理；步骤3：提取构建贝叶斯网络所用的情感评估变量；步骤4：根据网络文本的特性，添加基于表情符号和词频的情感评估变量；步骤5：构建情感知识库；步骤6：构建常识知识库；步骤7：情感评估变量赋值；步骤8：学习情感生成贝叶斯网络的网络结构；步骤9，进行参数学习；步骤10：完成情感生成方法的构建工作。本发明利用情感认知方法解决其他情感生成方法中存在的忽视隐性情感的问题，同时利用贝叶斯网络计算情感产生的概率，比较每种情感类别概率的高低，生成文本包含的一或多种情感。

摘要： 本发明提供了机器人的自主情感生成方法、系统及应用，包括：收集包含目标人物和目标人物以外其他人物的视频，对视频进行情感标注得到标注向量；根据标注向量准备训练数据，通过长短期记忆网络进行训练以得到目标人物的情感生成模型；获取当前场景的人物情感作为机器人情感输入，并根据情感生成模型模型生成当前的机器人自主情感。该方法基于大量的音视频材料，通过深度学习技术，建立视频中特定人物的情感模型，从而使机器人拥有类似特定人物的情感，在机器人运行中，根据当前用户的情感，自主生成机器人当前的情感。预测准确度更高，方法更简单，自动化程度更高。

摘要： 本发明涉及一种基于深度迁移网络的多形态人脸情感生成方法，采取一种基于多特征密集残差卷积神经网络的情绪特征提取方法，使用残差网络对不同的卷积层提取出来的表情特征进行融合，充分利用不同卷积层提取出来的所有表情特征。选取StarGAN网络为迁移模型，基于Wasserstein距离函数对原网络中的判别器D进行了改进，并将基于多特征融合密集残差神经网络的特征提取方法加入改进后W‑StarGAN网络中，完成了静态人脸图像多表情迁移任务，最终得到多形态人脸情感图像。本发明减少了传统表情特征提取算法中的人工干预，最后通过表情识别实验验证本发明的表情特征提取方法能够有效提升表情特征提取的效果，整体表情识别率达到了93.82％，相较于传统CNN特征提取方法提高了1.49％。

摘要： 一种视频采集情感生成方法,包括如下步骤：步骤1，采集人脸视频；步骤2，根据采集到的人脸视频建立攻击性，压力，焦虑，可疑度，身心平衡，魅力，活力，自控能力，敏感/抑郁和情绪稳定性的模型；步骤3，根据所建立的模型选择对应的表现形式。

摘要： 本发明涉及一种基于SPFA算法的多动机情感生成方法，属于计算机技术领域。本方法首先采用多动机的情感构建方法，将人际关系的影响作为动机之一产生混合的情感，多种动机既相互抑制又能相互增强。在计算交互关系对个体情感影响的过程中采用改进的SPFA算法，能够计算负权值情况下的人际关系网络对个体所产生的影响。然后将人际关系所产生的动机细化为保持、修复和报复从而计算人际关系影响所产生的情感。最后将人际关系所产生的情感与个体原生的情感进行混合从而产生多动机下的混合情感。

摘要： 本发明公开了一种机器人情绪情感生成与表达系统，其包括：外界信息输入模块、性格特征模块、机器人状态管理模块以及机器人情绪表达模块；外界信息输入模块，能够接收外界输入信息并进行处理，并把处理后的结果传输给所述的机器人状态管理模块；性格特征模块，其设置并存储有多种机器人的性格特征，用户可以赋予机器人某种性格特征；机器人状态管理模块，按照机器人的不同性格特征，根据机器人状态管理规则，把机器人在不同外界输入信息的作用下，对应着生成不同的机器人不同状态，并通过所述的机器人情绪表达模块表现出来。使用时，本发明可以模仿人类的性格特征和情绪反应。

摘要： 一种婚恋情感生物反馈手持测试仪，它涉及一种测试仪，具体涉及一种婚恋情感生物反馈手持测试仪。本实用新型为了解决目前的婚恋家庭测验测试仪器体积大，不便携带，造价高，给用户使用造成不便的问题。本实用新型包括平板电脑、长方形壳体、手柄、紧固螺栓、转动轴、左连接杆和右连接杆，长方形壳体内部设置有与平板电脑相适配的容置空间，平板电脑安装于该容置空间内，长方形壳体背面安装有转动轴，转动轴与长方形壳体的长边端平行设置，手柄的两端分别与左连接杆和右连接杆的一端连接，左连接杆的另一端通过紧固螺栓与转动轴的一端转动连接，右连接杆的另一端与转动轴的另一端转动连接。本实用新型属于电子设备领域。