调动情感

摘要： 在小学体育教学中,如何激发学生兴趣、调动情感、完成课的任务,是每位体育教师所关注的重要问题。那么,如何激发学生兴趣呢?一、趣味性即对现行的那些单调、枯燥、重复的教材进行适当改编,使之体现游戏性、竞争性和适当的惊险性。由于小学生具有活泼、好动、好奇、上进心和好胜性强的特点,如果在教学中采用游戏、测验、比赛等多种多样的竞技形式,不仅可以发挥每个学生的主动性和创造性,而且可以发展小学生的身体素质、提高动作技术、陶冶情操。

摘要： 智性语文指的是在语文教学中不仅要让学生展开语言的建构和应用,而且还要让学生体会到文本中暗含的文化信息,让学生的语文核心素养得到全面提升。生成课堂指的是充分把握各种生成资源,对预设的教学内容进行适当调整的课堂。智性语文教学要有智慧地传授学生知识,注意结合学生的具体学情展开教学,还要引导学生调动情感,这样才能更好地利用各种生成性资源,提升学生的学习效率。一、尊重差异,学会等待智性语文课堂要充分利用各种课堂生成资源,关注每一个学生的学习情况,并把握住学生之间的差异,这样才能提升语文教学的效率。在课堂教学中,教师要学会等待.

摘要： 在初中阶段的读写结合教学中,学生可从阅读学习中汲取语言知识点,获悉重点语篇的知识框架体系、整体脉络结构层次、传达的思想和所具有的专业化语言构建方式及习得规律等。将这些转化为自身学习经验后,以便在写作探究中高效输出,充实写作的文本内容、提升语言专业程度,并保证文体结构清晰,还可积极调动情感来确保写作质量与效果,这些便是初中英语读写结合教学的实际意义概述。一、读写结合锻炼学生素养技能上述提到初中英语读写结合教学路径与核心素养的指标相一致,下面将进行重点分析。

摘要： 在低年级阅读教学中,兴趣是最好的老师.在教学中,关注学生的认知规律,以重点词句训练为基础,充分调动学生的兴趣,感受到阅读的快乐,让学生发自内心地对阅读产生兴趣.

摘要： 教学过程是情感过程和认知过程的统一,特别是小学数学课堂教学,学生的情感非常重要,需要教师激发和调动,才能主动获取知识.有效的课堂教学,二者缺一不可.在此,笔者就如何激发和调动学生的情感,倾听学生的意见进行了分析,这些都有利于构建小学数学有效课堂.

摘要： 《英语课程标准》指出:"激发和培养学生学习英语的兴趣,使学生树立自信心,养成良好的学习习惯和形成有效的学习策略,发展自主学习的能力和合作精神".听,在英语的听、说、读、写四要素中处于基础的地位,是人们进行言语交流的主要手段,是人们学习、吸收语言的主要途径之一.只有当学生的听力能力得以发展时,他们才能对其语言充满自信.由此可见,听力无论是在语言掌握本身,还是在促发动机和调动情感因素方面都非常重要.

摘要： 在数学课堂教学的实践中,笔者体会到,要教好数学,调动情感,有四件法宝:一是用温情唤起学习兴趣;二是用母爱帮助学生重拾自信心;三是注意情感交流,帮助学生提升自我;四是贴近生活,让学生体验成功.

摘要： 教学过程是情感过程和认知过程的统一,特别是小学数学课堂教学,学生的情感非常重要,需要教师激发和调动,才能主动获取知识.有效的课堂教学,二者缺一不可.在此,笔者就如何激发和调动学生的情感,倾听学生的意见进行了分析,这些都有利于构建小学数学有效课堂.

摘要： 基于高斯特征的人体运动情感识别方法，属于计算机模式识别领域，解决现有情感识别方法的识别率偏低、学习识别速度稍慢的问题。本发明包括训练分类器步骤和情感识别步骤：训练分类器步骤顺序包括训练数据采集子步骤、运动分割子步骤、特征提取子步骤和训练子步骤；情感识别步骤顺序包括待测数据采集子步骤、运动分割子步骤、特征提取子步骤和识别子步骤。本发明采用高斯特征描述人体运动，该特征具有描述能力强、特征维度低、有良好的李群结构和能够有效的分析其空间结构等优势；采用基于李群空间的LogitBoost机器学习方法进行多类情感识别，在机器学习过程中充分利用高斯特征的李群结构，训练与识别效率高，实用性更强。

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： 用于自动情感状态推断的方法和自动化情感状态推断系统，该方法包括以下步骤：捕获目标讲话者的语音信号；从所捕获的语音信号提取一个或更多个声学语音参数；基于从目标讲话者的语音信号提取到的一个或更多个声学语音参数、目标讲话者的一个或更多个讲话者固有参考参数以及参考讲话者的样本的一个或更多个讲话者间参考参数来校准语音标记；对校准后的语音标记应用基于评价标准的至少一组预测规则，以推断与对目标讲话者所面对的情感引发事件的评价有关的两个或更多个评价标准得分；向两个或更多个评价标准得分分配一个或更多个情感状态项，所述一个或更多个情感状态项描述在产生语音信号之前或之时目标讲话者最有可能经历的一个或更多个情感状态。

摘要： 基于高斯特征的人体运动情感识别方法，属于计算机模式识别领域，解决现有情感识别方法的识别率偏低、学习识别速度稍慢的问题。本发明包括训练分类器步骤和情感识别步骤：训练分类器步骤顺序包括训练数据采集子步骤、运动分割子步骤、特征提取子步骤和训练子步骤；情感识别步骤顺序包括待测数据采集子步骤、运动分割子步骤、特征提取子步骤和识别子步骤。本发明采用高斯特征描述人体运动，该特征具有描述能力强、特征维度低、有良好的李群结构和能够有效的分析其空间结构等优势；采用基于李群空间的LogitBoost机器学习方法进行多类情感识别，在机器学习过程中充分利用高斯特征的李群结构，训练与识别效率高，实用性更强。

摘要： 本发明提供一种协调动作控制系统、协调动作控制装置以及协调动作控制方法，提高第1装置和第2装置的移动协调动作的作业效率。在控制相互协调地进行协调动作的第1装置以及第2装置中的协调动作时，收集第1装置的第1动作的动作状况，并根据该动作状况来控制第2装置的第2动作。

摘要： 本发明涉及一种用于实施机动车(1)的调动过程的方法，其中，由位于机动车(1)外部的在机动车(1)的周围环境区域中的用户(3)通过便携式的通信终端设备(4)实施所述机动车(1)的调动，并且为此在所述通信终端设备(4)和机动车(1)之间交换信号，其中，确定所述机动车(1)和便携式的通信终端设备(4)之间的距离(A)，其中，在调动过程中通过便携式的通信终端设备(4)的摄像机(7)至少局部地拍摄所述机动车(1)，并且根据所拍摄的图像信息确定所述机动车(1)和通信终端设备(4)之间的距离(A)。本发明还涉及一种调动辅助系统(6)。

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： 本实用新型公开了互动情感机器人，它包括上、下可组合的椭圆形壳体、所述壳体内还设置有控制处理器、无线通讯模块、移动执行模块、远程声像模块、电源模块、存储录入模块、至少一个位移传感器；无线通讯模块、移动执行模块、远程声像模块、电源模块、存储录入模块、位移传感器分别与控制处理器相连，所述位移传感器与移动执行模块相连；移动执行模块包括充电磁圈中部设置的转向球、壳体两侧对称设置的折叠移动轮以及至少一个驱动电机，电源模块包括壳体底部设置的充电磁圈以及充电磁圈上的充电接触点。实现随时监控小孩和老人的安全，在需要充电的时候，操控互动情感机器人移动到充电地毯或无障碍充电座附近后通过磁力吸引到正确位置进行充电。