生命情感

摘要： 文学创作是作者进行自我探索与向外表达的重要过程,其以自身所处的时间与空间完成思想交流与表达输出,使自己的生命情感、生活体验与底层逻辑同地域自然人文环境相照应,从而完成特色化的文学风格创设。地理环境为创作者的物质体验及外在感知提供了初始资料,并进一步促成其创作审美意识风格的确立,作品也不断地为地域环境赋予新的象征以丰满其形象.

摘要： 手艺人用偏执的心对抗时间,用精湛的手艺镌刻永恒,用生命灌注技艺,代代传承,只为留住乡土记忆。手艺人所传承的不仅是智慧、技艺和审美,更重要的是一代代先人们的生命情感,它让我们直接、真切和活生生地感知到古老而未泯的艺术灵魂。在高密剪纸传承人李金波的心里,剪纸艺术就是他一生所予以倾诉的情感寄托,也是他一生愿意传承守护的乡土记忆。

摘要： "墨语",是张江舟先生的视觉语言,同时也是他生命情感的象征、思想观念的外化。"墨语"的本质,是一个"人"的存在。"尘寰·墨语"延续了2013年"生命·墨语"对于人类宏大命题的关注,在此基础上聚焦信息时代对于当代人社会生活的改写乃至于重塑的现实,展现了艺术家张江舟先生对于所处时代的理性思辨,呼唤人类回归内心、回归性灵的一份文化态度。

摘要： 生命情感是生存伦理的重要维度,歌剧对生命情感的表达是歌剧的本质规定性,是歌剧的伦理内核.威尔第歌剧比较全面地反映了19世纪意大利的社会生活状况及其精神状态,威尔第的歌剧具有鲜明的生命情感特征.威尔第的歌剧对生命情感的表达主要表现为三个方面:作为生存体验的人生悲喜情感,作为生命价值的独立人格诉求,作为是非善恶的道德情感呈现.

摘要： 高校学生干部是一个特殊的群体,其素质的提升策略研究一直是管理者极为重视的基础理论。本文试图从培养学生干部深度阅读习惯的视角,促使学生干部建立良好的生命情感为,提升学生干部个人境界和正向的社会优越感的追求为方法,优化共利思维并实现实践利益的最大化为目标,探讨高校学生干部素质提升的路径和方法。

摘要： 当代学生的视野更加开阔,他们有更多的机会看世界,但不论时代如何变迁,中华传统文化的精神永远不变.中华传统文化应永远成为中国人的信仰,成为中国学生为人处世的基本原则.

摘要： 最近几年,各级各类思政教育宣讲、展示相继推出,收到了良好的效果。但是,个别教师思政教育在内容、手段、方法上没有从小学生认知出发,忽视了学生作为受教育者主体的生活体验、生命情感,难以有效唤起他们内心共鸣。如何让思政教育走“新”又走“心”,笔者认为,可从以下方面尝试。

摘要： 美源自自然感受,艺术源自生命情感。大自然中的枯木断根蕴藏着自然之美和内在活力,它们一旦被雕刻家发现、挖掘,便会以多种多样的艺术形式呈现出来,在刀刻斧凿中获得新的生机。罗氏根艺木雕技艺在过去的百年之中历经三代传承,三代传承人苦心钻研,使这项宝贵技艺得以延续和发展。近年来,第三代传承人罗东创建“北木班鲁”品牌,在辽宁省营口市鲅鱼圈区巧用枯木、烂根、废弃船木等材料,制作根艺木雕。他秉承“三分人工、七分天成”的艺术理念,创作出了具有北方特色、独具一格的艺术作品。

摘要： 在创作中,孩子们会主动运用多种工具、材料或不同的表现手法创作油菜花,有的用画画的方式,有的用手工的方式,还有的选择合作的方式。教师也以参与者的身份加入其中,拓展了孩子的思维,孩子的创作潜力得到了进一步挖掘和激发,各种各样艺术化了的油菜花大大丰富了幼儿的创作体验,丰盈了幼儿内在的生命情感。

摘要： 校园命案的发生引起思考生命教育,尤其是幼儿的生命教育问题.对幼儿的生命教育的认识和关注度不高,需要思考幼儿的生命教育问题,给幼儿以一个正向而积极的生命起点,帮助他们从小开始探索与认识生命的意义、尊重与珍惜生命的价值,热爱并发展每个人独特的生命.通过在日常生活和游戏中渗透生命教育,让幼儿初步懂得生命成长的艰辛和不易,萌发对生命的敬畏感和神圣感,感受生命的重量,进而培养幼儿尊重和热爱所有的生命,肯定并悦纳自我,树立健康积极的生命情感.本文还针对幼儿生命教育的现状存在的问题提出了一些可行性建议.

摘要： 中西思想在发端上就有了本质性的差别，中国文化精神是“感性生命的精神”，西方文化精神是“理性规范的精神”，这条原则的不同，也就规定了后来中西民族不同的社会发展之路，中国的思想特征从不脱离感性，西方的思是逻辑的思，是纯粹的理性之思，说中国文化精神是感性的精神，并非只言其生物性，同时其也是具有超越性的一面，具有超越性的感性之心具有无限的一面，孟子所言之“心”即是感性中又具有的超越之心。这是中国思想文化对于世界都是具有极其重要影响的根本区别所在，中华民族从精神传统中依然是站在大地上的民族，并未在思想中构造出上帝和绝对的理性，活在人类真实的生命情感中，这也是领会中国文化自觉的真实意义所在。中国文化自觉需要解决两大基本任务，要完成中国社会独立人格的树立，在中国大地上树立“白作主张的大英雄”(王阳明语)。要以中国文化精神去克服现代性的病症，在现代性困境中保持对资本的自由关系。这两大任务的完成需要中国远古智慧的启发，在中西思想的根基处展开交流与对话。

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： 生命数据收集系统是对在来自移动电话基站的电波到达不了或不易到达的环境下所行动的行动者的生命数据进行收集的生命数据收集系统，其具有：传感器，其由所述行动者携带，对所述行动者的生命数据进行测量；中继器，其由所述行动者携带，取得由所述传感器测量出的所述行动者的生命数据，将所取得的所述生命数据通过低消耗电力长距离无线通信进行发送；以及收集服务器，其经由网络收集从所述中继器发送出的所述生命数据。

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。

摘要： 本发明公开了一种基于SOPMI算法的情感词典扩充方法及情感极性分析方法，包括以下步骤：收集舆情文本数据；收集褒义词贬义词作为种子词；利用SOPMI算法计算词语的情感分数并生成情感词典；利用jieba对文本数据进行分词，并提取其中的名词和动词；利用名词和动词的分数加权对文本信息进行打分。解决了大多数情感极性分析智能基于现有情感词典，无法生成自己项目专有的情感词典。