摘要：
1.这篇文章究竟讲了什么问题？ VR下情感识别，并自动调整游戏内容 2.这是否是一个新的问题？ 是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 将用户暴露在其情感状态的多模态呈现中，可以创建一个反馈回路，这个回路支持情感自我感知并培养跟多的有效的情感调节策略。 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在 阅读全文
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1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 使用PPG信号识别用户情感，并应用到一个安卓音乐自动选歌APP中 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 实现一个完整的产品，在一个实时app中利用检测的情感，并实现更高的精度。 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关 阅读全文
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1.这篇文章究竟讲了什么问题？ VR环境下，基于EEG信号，以及神经网络分类器的表情识别(情感类别：刺激) 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 使用神经网络分类器能有效提高VR环境下的情感识别 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究员？ 阅读全文
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1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 分析读者情绪与不同情境的相关性，探讨优化读者阅读体验的实践路径 2.这是否是一个新的问题？ 是的 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 读者面部表情与多个情境之间具有相关性 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究员？ 智慧图书馆： 1)Ait 阅读全文
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1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 使用额叶脑电信号，在VR场景下进行情感识别 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 所提的堆栈方法，采用EEG信号能够达到较高的情感识别精度 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究员？ 1)Q. Zhang a 阅读全文
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1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 从适切性，现状，存在问题和提升路径几个角度来研究学习者情绪识别方法 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 没有要验证的假设 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究员？ Happy S L， Dasgupta 阅读全文
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1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 使用人工智能和沉浸式虚拟环境来学习和适应用户的情感模型 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ iSAM可以成功地从用户情感中学习，比静态基本模型更好地预测“快乐”的个性化图像。 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关 阅读全文
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1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 研究情感一致(congrunent)音乐对患有自闭症儿童的面部情感识别能力的影响 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ a)没有音乐或者情感不一致的音乐会降低ASD患者的情感识别精度，并增加反应时间 b)自闭症特征（即自闭症谱系商得分 阅读全文
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1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 遮挡和姿态变化下，基于区域注意力的人脸表情识别 2.这是否是一个新的问题？ 不是新问题 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 所提方法能够提高遮挡以及姿态变化下的表情识别性能。 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究员？ 只记录遮挡以及姿态变 阅读全文
摘要：
1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 提供了一个实验来评估由头戴设备的API提供的情感状态的分类准确性。 2.这是否是一个新的问题？ 评估头戴设备头戴实时测量，通过ANNs的方法和已经验证过的数据集进行对比是一个新的问题 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 多层感知机能够充分验证Emotiv EPOC+ 阅读全文