搜尋結果
基于几何的特征提取方法可以有效地提取人脸面部表情的显著特征，但是当图像出现 人脸五官不 完整，或角度、光照强度及人脸尺寸等关键识别分类信息丢失时，会导致提取出的特征出现偏差，从而 使得识别精度下降。（2）基于纹理特征的提取方法 ...
1 1 概述 1.1 AI 2000 简介 AI 2000 人工智能全球最具影响力学者榜单（以下称为AI 2000）旨在未来 10 年通过AMiner学术数据在全球范围内遴选2000 位人工智能学科最有影响力、最具活力的顶级学者。AMiner 由清华大学研发，检索了19 世纪以来全球1 亿3
- 1.2.1 情感
- 1.2.2.1 情感信号的采集
- 1.2.2.2 情感信号的分析、建模与识别
- 语音情感识别
- 肢体语言识别
- 语言文字识别
- 生理模式识别
- 1.2.2.3 情感信号的融合算法研究
- 1.4.2 情感计算的理论基础
- 1.4.3 情感计算技术的两面性
- 2 技术篇
- 2.1 传统的研究
- 文本情感特征标注
- 情感特征提取
- 语音情感数据库的采集
- 语音情感数据库的标注
- 情感声学特征分析
- 视觉情感信号获取
- 2.2.2 多模态计算
- Authors
- Authors
- Paper
- Authors
- 篇名:Multi-modal Multi-view Topic-opinion Mining for Social Event Analysis 作者:钱胜胜、张天柱、徐常胜
- 2014- ACM MM Best Student Paper Award
- 3.2 典型学者
- Wijnand Ijsselsteijn
- 4.3 医疗康复
- 4.4 舆情监控
- 1970-1979年 1980-1989年 1990-1999年 2000-2009 2010-2019
- 数据库的建立
- 神经科学与情感计算的结合
- 版权声明
情感(emotion)一词源于希腊文“pathos”,最早用来表达人们对悲剧的感伤之情。达尔文(Darwin)认为,情感源于自然,存活于身体中,它是热烈的、非理性的冲动和直觉,遵循生物学的法则。理智则源于文明,存活于心理。《心理学大辞典》将情感定义为“人对客观事物是否满足自己的需要而产生的态度体验”。Antonio Damasio在其神经生物学研究结果的基础上将情感至少分为两类,即原发性情感和继发性情感。原发性情感被认为是与生俱来的,被理解为一岁儿童情感这种典型的情感类型,继发性情感被假设为从更高的认知过程中产生。而James Russell)则从两个方面构造情感:核心情感和心理建构,前者表示神经系统的状态,如昏昏欲睡;后者表示行动,如面部表情、音调,以及行动之间的关联。由于情感的复杂性,研...
情感信号的获取研究主要是指各类有效传感器的研制。它是极为重要的环节,没有有效的传感器,就没有情感计算的研究,因为情感计算的所有研究都是基于传感器所获得的信号。各类传感器应具有如下的基本特征:使用过程中不影响用户(如重量、体积、耐压性等),经过医学检验对用户无伤害;数据的隐私性、安全性和可靠性;传感器价格低、易于制造等。美国麻省理工学院媒体实验室的传感器研制较为先进,已研制出多种传感器,如脉压传感器、皮肤电流传感器、汗液传感器及肌电流传感器等。其中,皮肤电流传感器可实时测量皮肤的导电系数,通过导电系数的变化可测量用户的紧张程度;脉压传感器可时刻监测由心率变化而引起的脉压变化; 汗液传感器是一条带状物,可通过其伸缩的变化时刻监测呼吸与汗液的关系;肌电流传感器可以测得肌肉运动时的弱电压值。 情感信...
一旦各类有效传感器获得了情感信号,下一步就是将情感信号与情感机理相应方面的内容对应起来,这里要对所获得的信号进行建模和识别。由于情感状态是一个隐含在多个生理和行为特征之中的不可直接观测的量,不易建模,部分可采用诸如隐马尔可夫模型、贝叶斯网络模式等数学模型。美国麻省理工学院媒体实验室给出了一个隐马尔可夫模型,可根据人类情感概率的变化推断得出相应的情感走向。 计算机对从传感器采集来的信号进行分析和处理,从而得出对方(人)正处在的情感状态,这种行为叫做情感识别。从生理心理学的观点来看,情绪是有机体的一种复合状态,既涉及体验又涉及生理反应,还包含行为,其组成至少包括情绪体验、情绪表现和情绪生理三种因素。目前对于情感识别有两种方式,一种是检测生理信号如呼吸、心律和体温等,另一种是检测情感行为如面部特征...
在人类的交互过程中,语音是人们最直接的交流通道,人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化,例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时,虽然彼此看不到,但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“ 你真行”,在运用不同语气时,可以使之成为一句赞赏的话,也可以使之成为讽刺或妒忌的话。目前,国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征分析这一方面。一般来说,语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如,当一个人发怒的时候,讲话的速率会变快,音量会变大,音调会变高等,同时一些音素特征(共振峰、声道截面函数等)也能反映情感的变化。语音情感识别是指由计算机自动识别输入语音的情感状态。不同语言声调表情的信号在其时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造等特征方面也有着不同的构造...
人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化,这种变化表达了一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态,身体某一部位不停地摆动,则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说,姿态变化的规律性较难获取,但由于人的姿态变化会使表述更加生动,因而人们依然对其表示强烈的关注。科学家针对肢体运动专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备,例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等;国外一些著名的大学和跨国公司,例如麻省理工学院、IBM 等则在这些设备的基础上构筑了智能空间;同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上,用于动态监测驾驶人员的情绪状态,并提出适时警告。
语言和文字属于第二信号系统,由于它们脱离了现实事物对于人的条件反射活动的直接参与,从而可以更为广泛地、普遍地、直接地、快速地、灵活地、多样地、深入地对各种事物进行认识,从而可以使人类能够对更为抽象、更为本质、更为遥远、更为间接、更为广泛、更为模糊、更为变化莫测的事物的价值关系进行认识和反应。 当人通过听觉器官把他人的语言信号接收并传递到人脑中,或者通过视觉器官把文字信号接收并传递到人脑中,大脑就会对其进行语义分析,对它们所描述事物的价值关系的目标指向、变化方式、变化时态、对方的利益相关性等进行判断,从而确定和选择情感表达的某种基本模式。
从生理信号中抽取出来的特征模式可以用来识别情感。计算机在人做出表情(如悲痛或愤怒)的时候,观察多种收集到的信号,然后分析哪种生理信号模式和特定情感状态关系最密切。然后计算机系统应用先前分析的结果,根据收集到的原始数据来识别出包含在信号中最有可能的情感。这方面的研究才刚刚开始。通常通过观察所有数据的子集能判断出哪种特征值的辨别能力最强。试过所有可能的三种情感、两种特征值的组合,发现愤怒、悲痛和尊敬的组合或愤怒、高兴和尊敬的组合中,情感是最容易识别出的。这两种情况中,都有一个最佳的识别特征值,即EMG信号的平均值,但是另一个最佳特征值却是不同的。愤怒、悲痛和尊敬的组合中,标准化信号的第一次差分绝对值的平均值就是最佳的;而对愤怒、高兴和尊敬的组合中,最佳选择还是第一次差分绝对值的平均值,但这次是从...
某一情感的变化对应于多种生理或行为的变化,不能从单一生理或行为的变化引出相应的情感的变化,因此,情感的判定是融合各种生理或行为的过程,应该研究有关情感计算的信息融合理论与技术。 信息融合又称数据融合,也可以称为传感器信息融合或多传感器信息融合,是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合,以获得精确的位置和身份估计,以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程;该过程是对其估计、评估和额外信息源需求评价的一个持续精练(Refinement)过程,同时也是信息处理过程不断自我修正的一个过程,以获得结果的改善。 信息融合技术可概括为:利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合处理,以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。...
无论是情感计算的开创者R.W Picard,还是后来的计算机学家对情感的计算处理,他们的理论是建立在心理学基础之上的。心理学把情感分为快乐、焦虑、悲伤、愤怒和厌恶,其它情感都是由此派生出来的;把情感的表现局限于心理感受强度、表情特征和生理指标。当前建立起来的情感模型主要考虑的也是这五种基本情感(见前面所论述的情感模型),建模方法大都是基于维度论的方法,通过测量生理特征和行为特征(如面部表情、语音等)来推测情感状态,但是这样的模型总存在着这样或者那样的不足;同时,对于同一类型情感,无论是情感感受强度,还是情感表达强度和情感生理唤醒,都可以采用不同的生理指标进行计算和测量,究竟应该选用哪一个生理指标?对于同一类型情感采用同一个生理指标进行测量和计算时,由于受到许多环境因素以及人体其它生理因素和精...
人工智能与计算机领域对此持乐观的态度,为我们展现了在不久的将来机器具有情感的广阔前景。中国科学院心理研究所傅小兰研究员认为“情感计算研究将为人类提供更加人性化、情感化的服务和产品,创造更加美好的生活”, 清华大学计算机系张迎辉等相信“情感计算的发展必将极大地改变人们的生活,自然和谐的人机交互的梦想会离我们越来越近”,情感计算将在如下几个方面产生深刻影响: 对人类的情感进行识别和响应,帮助人们理解自己和他人的情感世界。 在远程教育平台中,进一步优化计算机辅助学习的功能。 推进可穿戴的计算机系统的发展,以及智能、便携式个人身体保健与监护系统的开发。 帮助我们增加使用设备的安全性和增加自动感知人们的情绪状态的功能,可以在娱乐、游戏等方面提供更好的服务。 但是在社会与伦理领域的人士看来,如果机器具有...
情感计算是一个多学科交叉的崭新的研究领域,它涵盖了传感器技术、计算机科学、认知科学、心理学、行为学、生理学、哲学、社会学等方面。情感计算的最终目标是赋予计算机类似于人的情感能力。要达到这个目标,许多技术问题有待解决。这些技术问题的突破对各学科的发展都产生巨大的推动作用。本篇分别从情感计算的传统研究方法和新兴研究方法对技术发展进行了探讨。此外,本篇对情感计算方向较有代表性的获奖论文进行了归纳整理,更加清晰地展示了目前该领域的研究成果。
传统的情感计算方法是按照不同的情感表现形式分类的,分别是:文本情感分析、语音情感分析、视觉情感分析。以下对三种传统的分析方法进行详细介绍。
情感特征标注是对情感语义特征进行标注,通常是将词或者语义块作为特征项。情感特征标注首先对情感语义特征的属性进行设计,如褒义词、贬义词、加强语气、一般语气、悲伤、高兴等等;然后通过机器自动标注或者人工标注的方法对情感语义特征进行标注,形成情感特征集合。情感词典是典型的情感特征集合,也是情感计算的基础。在大多数研究中,有关情感计算的研究通常是将情感词典直接引入自定义词典中。 运用情感词典计算出文本情感值是一种简单迅速的方法,但准确率有待提高。在实际的情感计算中,会因为具体的语言应用环境而有所不同。例如,“ 轻薄”一词通常认为是否定词,但是在电脑、手机却被视为肯定词汇。同时,文本中常会出现否定前置、双重否定以及文本口语化和表情使用等,这些都将会对文本情感特征的提取和判断产生较大的影响。因此在进行文...
文本包含的情感信息是错综复杂的,在赋予计算机以识别文本情感能力的研究中,从文本信号中抽取特征模式至关重要。在对文本预处理后,初始提取情感语义特征项。特征提取的基本思想是根据得到的文本数据,决定哪些特征能够给出最好的情感辨识。通常算法是对已有的情绪特征词打分,接着以得分高低为序,超过一定阈值的特征组成特征子集。特征词集的质量直接影响最后结果,为了提高计算的准确性,文本的特征提取算法研究将继续受到关注。长远看来,自动生成文本特征技术将进一步提高,特征提取的研究重点也更多地从对词频的特征分析转移到文本结构和情感词上。
语音情感识别研究的开展离不开情感语音数据库的支撑。情感语音库的质量高低,直接决定了由它训练得到的情感识别系统的性能好坏。评价一个语音情感数据库好坏的一个重要标准是数据库中语音情感是否具备真实的表露性和自发性。目前,依据语音情感激发类型的不同,语音情感数据库可分为表演型、诱发型和自发型三种。 具体来说,表演型情感数据库通过专业演员的表演,把不同情感表达出来。在语音情感识别研究初期,这一采集标准被认为是研究语音情感识别比较可靠的数据来源,因为专业演员在表达情感时,可以通过专业表达获得人所共知的情感特征。比如,愤怒情感的语音一般会具有很大的幅值和强度,而悲伤情感的语音则反之。由于这一类型的数据库具有表演的性质,情感的表达会比真实情感夸大一点,因此情感不具有自发的特点。依据该类型数据库来学习的语音情...
对于采集好的语音情感库,为了进行语音情感识别算法研究,还需要对情感语料进行标注。标注方法有两种类型: 离散型情感标注法指的是标注为如生气、高兴、悲伤、害怕、惊奇、讨厌和中性等,这种标注的依据是心理学的基本情感理论。基本情感论认为,人复杂的情感是由若干种有限的基本情感构成的,就像我们自古就有“ 喜、怒、哀、乐,恐、悲、惊 ”七情的说法。不同的心理学家对基本情感有不同的定义,由此可见,在心理学领域对基本情感类别的定义还没有一个统一的结论,因此不同的语音情感数据库包含的情感类别也不尽相同。这不利于在不同的语音情感数据库上,对同一语音情感识别算法的性能进行评价。此外,众所周知,实际生活中情感的类别远远不止有限几类。基于离散型情感标注法的语音情感识别容易满足多数场合的需要,但无法处理人类情感表达具有连...
情感声学特征分析主要包括声学特征提取和声学特征选择、声学特征降维。采用何种有效的语音情感特征参数用于情感识别,是语音情感识别研究最关键的问题之一,因为所用的情感特征参数的优劣直接决定情感最终识别结果的好坏[9] 。 声学特征提取。目前经常提取的语音情感声学特征参数主要有三种:韵律特征、音质特征以及谱特征。在早期的语音情感识别研究文献中,针对情感识别所首选的声学特征参数是韵律特征,如基音频率、振幅、发音持续时间、语速等。这些韵律特征能够体现说话人的部分情感信息,较大程度上能区分不同的情感。因此,韵律特征已成为当前语音情感识别中使用最广泛并且必不可少的一种声学特征参数除了韵律特征,另外一种常用的声学特征参数是与发音方式相关的音质特征参数。三维情感空间模型中的“激发维”上比较接近的情感类型,如生气...
表情参数的获取,多以二维静态或序列图像为对象,对微笑的表情变化难以判断,导致情感表达的表现力难以提高,同时无法体现人的个性化特征,这也是表情识别中的一大难点。以目前的技术,在不同的光照条件和不同头部姿态下,也不能取得满意的参数提取效果。 由于三维图像比二维图像包含更多的信息量,可以提供鲁棒性更强,与光照条件和人的头部姿态无关的信息,用于人脸表情识别的特征提取工作更容易进行。因此,目前最新的研究大多利用多元图像数据来进行细微表情参数的捕获。该方法综合利用三维深度图像和二维彩色图像,通过对特征区深度特征和纹理彩色特征的分析和融合,提取细微表情特征,并建立人脸的三维模型,以及细微表情变化的描述机制。
虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感,但人的相互交流却总是通过信息的综合表现来进行。所以,只有实现多通道的人机界面,才是人与计算机最为自然的交互方式,它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体,并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合,集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。多模态计算是目前情感计算发展的主流方向。每个模块所传达的人类情感的信息量大小和维度不同。在人机交互中,不同的维度还存在缺失和不完善的问题。因此,人机交互中情感分析应尽可能从多个维度入手,将单一不完善的情感通道补上,最后通过多结果拟合来判断情感倾向。 在多模态情感计算研究中,一个很重要的分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均...
Bipolar Disorder Recognition with Histogram Features of Arousal and Body Gestures. Le Yang, Yan Li, Haifeng Chen, Dongmei Jiang, Meshia Cédric Oveneke, Hichem Sahli Bipolar Disorder Cross-cutural Emotion Bipolar Disorder Recognition via Multi-scale Discriminative Audio Temporal Representation. Multi-modality Hierarchical Recall based on GBDTs for B...
Jian Huang, Ya Li, Jianhua Tao, Zheng Lian, Zhengqi Wen, Minghao Yang, Jiangyan Yi Shizhe Chen, Qin Jin, Jinming Zhao, Shuai Wang Ting Dang, Brian Stasak, Zhaocheng Huang, Sadari Jayawardena, Mia Atcheson, Munawar Hayat, Phu Ngoc Le, Vidhyasaharan Sethu, Roland Goecke, Julien Epps
Learning Supervised Scoring Ensemble for Emotion Recognition in the Wild Convolutional neural networks pretrained on large face recognition datasets for emotion classification from video
Ping Hu, Dongqi Cai, Shandong Wang, Anbang Yao and Yurong Chen Boris Knyazev, Roman Shvetsov, Natalia Efremova, Artem Kuharenko Temporal Multimodal Fusion for Video Valentin Vielzeuf, Stéphane Pateux and Emotion Classification in the Wild Frederic Jurie Group-based Sub-challenge Group Emotion Recognition with Individual Facial Emotion CNNs and Glob...
单位:中国科学院自动化研究所 概述:本篇论文针对社会事件数据中呈现的多视角多模态等属性,提出一种多模态多视角的主题观点挖掘方法。该方法利用不同新闻媒体对同一个社会热点事件观点的差异性,研究不同视角对应的观点。通过本方法,既能够细致地分析不同媒体对社会热点事件的观点,又能够对社会热点事件进行全方位展示,便于探究热点事件的全局态势与舆情走势。本篇论文从多个社交平台上检测社会热点事件,并将其全面地展现出来,不仅切合政府和民众的需求,也是国际学术的研究热点。获奖论文敏锐地利用不同社交平台的在传播速度和传播内容上的特点,提出了一个有效的跨平台跨模态的社会热点事件监测方法。选题的新颖性、解决思路的创新性、以及技术的有效性,均受到评审专家的一致认可。 下载地址:http://www.millenniums...
篇名:Say Cheese vs. Smile: Reducing Speech-Related Variability for Facial Emotion Recognition 作者:Yelin Kim and Emily Mower Provost.
我们在选取的期刊会议中,对所涉学者及其论文关键信息进行抽取,下面将对国内及国外人才部分代表性进行介绍。本文中“国外学者”指在国外科研单位供职的学者。
AMiner 研究报告版权为AMiner 团队独家所有,拥有唯一著作权。AMiner咨询产品是AMiner团队的研究与统计成果,其性质是供用户内部参考的资料。 AMiner 研究报告提供给订阅用户使用,仅限于用户内部使用。未获得AMiner团队授权,任何人和单位不得以任何方式在任何媒体上(包括互联网)公开发布、复制,且不得以任何方式将研究报告的内容提供给其他单位或个人使用。如引用、刊发,需注明出处为“AMiner.org ”,且不得对本报告进行有悖原意的删节与修改。 AMiner 研究报告是基于AMiner 团队及其研究员认可的研究资料,所有资料源自AMiner后台程序对大数据的自动分析得到,本研究报告仅作为参考,AMiner团队不保证所分析得到的准确性和完整性,也不承担任何投资者因使用本产...
AMiner 研究报告版权为AMiner 团队独家所有,拥有唯一著作权。AMiner咨询产品是AMiner团队的研究与统计成果,其性质是供用户内部参考的资料。 AMiner 研究报告提供给订阅用户使用,仅限于用户内部使用。未获得AMiner团队授权,任何人和单位不得以任何方式在任何媒体上(包括互联网)公开发布、复制,且不得以任何方式将研究报告的内容提供给其他单位或个人使用。如引用、刊发,需注明出处为“AMiner.org ”,且不得对本报告进行有悖原意的删节与修改。 AMiner 研究报告是基于AMiner 团队及其研究员认可的研究资料,所有资料源自AMiner后台程序对大数据的自动分析得到,本研究报告仅作为参考,AMiner团队不保证所分析得到的准确性和完整性,也不承担任何投资者因使用本产...
AMiner 研究报告版权为AMiner 团队独家所有,拥有唯一著作权。AMiner咨询产品是AMiner团队的研究与统计成果,其性质是供用户内部参考的资料。 AMiner 研究报告提供给订阅用户使用,仅限于用户内部使用。未获得AMiner团队授权,任何人和单位不得以任何方式在任何媒体上(包括互联网)公开发布、复制,且不得以任何方式将研究报告的内容提供给其他单位或个人使用。如引用、刊发,需注明出处为“AMiner.org ”,且不得对本报告进行有悖原意的删节与修改。 AMiner 研究报告是基于AMiner 团队及其研究员认可的研究资料,所有资料源自AMiner后台程序对大数据的自动分析得到,本研究报告仅作为参考,AMiner团队不保证所分析得到的准确性和完整性,也不承担任何投资者因使用本产...
AMiner 研究报告版权为AMiner 团队独家所有,拥有唯一著作权。AMiner咨询产品是AMiner团队的研究与统计成果,其性质是供用户内部参考的资料。 AMiner 研究报告提供给订阅用户使用,仅限于用户内部使用。未获得AMiner团队授权,任何人和单位不得以任何方式在任何媒体上(包括互联网)公开发布、复制,且不得以任何方式将研究报告的内容提供给其他单位或个人使用。如引用、刊发,需注明出处为“AMiner.org ”,且不得对本报告进行有悖原意的删节与修改。 AMiner 研究报告是基于AMiner 团队及其研究员认可的研究资料,所有资料源自AMiner后台程序对大数据的自动分析得到,本研究报告仅作为参考,AMiner团队不保证所分析得到的准确性和完整性,也不承担任何投资者因使用本产...
AMiner 研究报告版权为AMiner 团队独家所有,拥有唯一著作权。AMiner咨询产品是AMiner团队的研究与统计成果,其性质是供用户内部参考的资料。 AMiner 研究报告提供给订阅用户使用,仅限于用户内部使用。未获得AMiner团队授权,任何人和单位不得以任何方式在任何媒体上(包括互联网)公开发布、复制,且不得以任何方式将研究报告的内容提供给其他单位或个人使用。如引用、刊发,需注明出处为“AMiner.org ”,且不得对本报告进行有悖原意的删节与修改。 AMiner 研究报告是基于AMiner 团队及其研究员认可的研究资料,所有资料源自AMiner后台程序对大数据的自动分析得到,本研究报告仅作为参考,AMiner团队不保证所分析得到的准确性和完整性,也不承担任何投资者因使用本产...
AMiner 研究报告版权为AMiner 团队独家所有,拥有唯一著作权。AMiner咨询产品是AMiner团队的研究与统计成果,其性质是供用户内部参考的资料。 AMiner 研究报告提供给订阅用户使用,仅限于用户内部使用。未获得AMiner团队授权,任何人和单位不得以任何方式在任何媒体上(包括互联网)公开发布、复制,且不得以任何方式将研究报告的内容提供给其他单位或个人使用。如引用、刊发,需注明出处为“AMiner.org ”,且不得对本报告进行有悖原意的删节与修改。 AMiner 研究报告是基于AMiner 团队及其研究员认可的研究资料,所有资料源自AMiner后台程序对大数据的自动分析得到,本研究报告仅作为参考,AMiner团队不保证所分析得到的准确性和完整性,也不承担任何投资者因使用本产...
AMiner 研究报告版权为AMiner 团队独家所有,拥有唯一著作权。AMiner咨询产品是AMiner团队的研究与统计成果,其性质是供用户内部参考的资料。 AMiner 研究报告提供给订阅用户使用,仅限于用户内部使用。未获得AMiner团队授权,任何人和单位不得以任何方式在任何媒体上(包括互联网)公开发布、复制,且不得以任何方式将研究报告的内容提供给其他单位或个人使用。如引用、刊发,需注明出处为“AMiner.org ”,且不得对本报告进行有悖原意的删节与修改。 AMiner 研究报告是基于AMiner 团队及其研究员认可的研究资料,所有资料源自AMiner后台程序对大数据的自动分析得到,本研究报告仅作为参考,AMiner团队不保证所分析得到的准确性和完整性,也不承担任何投资者因使用本产...
发展，电报电话相继出现，并在此基础上形成了现代通信网络的雏形。 按照传输媒质分类，通信可以分为有线通信和无线通信。现代通信时代的到来是以电 话与电报的发明为标志的。电话与电报的发明实现了利用金属导线传递信息，开启了人类 通信的新纪元。
概念篇 01 02 机器人学（Robotics）是与机器人设、制造和应用相关的科学，又称机器人技术或机器人 工程学，要研究机器人的控制与被处理物体之间的相互关系。目前已经演变机器人相关的 通用技术的学科分支。
1 摘要 自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，也是新一代计算机必须研究的课题。它 的主要目的是克服人机对话中的各种限制，使用户能用自己的语言与计算机对话。本研究报 告对自然语言进行了简单梳理，包括以下内容：
“机器人”一词最早出现在1920 年捷克斯洛伐克剧作家Karel Capek 的科幻情节剧《罗 萨姆的万能机器人》中。 机器人从幻想世界真正走向现实世界是从自动化生产和科学研究的发展需要出发的。1939 年，纽约世博会上首次展出了由西屋电气公司制造的家用 ...
