技术文章－诺达思（北京）信息技术有限责任公司

社交排斥如何重塑青少年的大脑
2025-07-18 在青少年群体中，社交游戏的缺失会干扰学习和基本社交行为的习得，并可能导致社交大脑区域的调节。尽管社交游戏在青少年时期非常重要，但由于缺乏能够体现人类社会中社交游戏排斥的实验动物模型，对其生理机制的深入解释仍然有限。为了确定青少年时期社交游戏的机制，本文介绍的论文研究了模仿人类社会的社交游戏排斥动物模型中情绪行为和大脑活动的差异，快来一起看看吧！背景从出生起，人类通过人际关系和互动获得重要的社交技能。根据发展理论，在8到12岁之间，儿童获得学业和社交能力，并体验到自尊心的增强。...
当你的老师是一只虚拟动物机器人，是怎样的体验？
2025-07-04 目前，通过数字媒体进行的线上学习和教学，并以数字方式展示课程的教学模式，孕育而生了形形色色的虚拟教师形象。那么，当你的老师是一只虚拟动物机器人，会产生不同的课堂体验吗？本研究团队探讨了在虚拟机器人动物作为虚拟教师时，学生面部情绪表达的变化，并利用面部表情分析系统（FaceReader）进行了客观分析（Sierraetal.,2023）。这将加深我们对虚拟动物外观与情绪表达之间关系的理解，也为未来人工智能和教育机器人领域准确识别用户情绪提供了重要参考。虚拟教学环境会影响学生的情...
Track3D：从三维角度研究害虫行为轨迹
2025-07-04 Spodopterafrugiperda，又称草地贪夜蛾，被联合国粮食及农业组织（FAO）列为一种主要的农业害虫。2019年入侵中国后，Spodopterafrugiperda主要集中危害玉米，对作物安全生产构成严重威胁和挑战。在本研究中，使用诺达思的三维运动轨迹跟踪系统(Track3D)记录并描述了成年Spodopterafrugiperda不受干扰的自然行为。研究者旨在通过分析雄性和雌性的运动轨迹来了解求偶行为的内在模式，这将对促进Spodopterafrugiperda...
多模态驱动下的驾驶舱设计感性评价
2025-06-27 在万米高空之上，公务机驾驶舱不仅是飞行控制中心，更是飞行员与飞机”对话”的空间。传统设计只关注功能是否合理，但最新研究表明，驾驶舱的“颜值”和“氛围”同样影响着飞行安全——这就是感性工学带来的设计革命。来自南京航空航天大学等高校的研究团队采用感性工学方法，结合多模态生理与行为测量技术，构建了公务机驾驶舱内饰布局的九维感性评价模型。通过眼动追踪、面部表情分析和主观评价的同步测量，揭示了设计特征与飞行员情感反应的量化映射关系，为驾驶舱人因工程设计提供了实证依据。从“能用”到“好用...
高脂血症新疗法！中药成分给出新解决方案
2025-06-27 目前，人们越来越意识到高胆固醇饮食(HCD)的危害，因为它可能导致肥胖、高脂血症和其他健康问题。其中，高脂血症会增加脂肪肝、高血压、动脉粥样硬化、血栓形成和脑血管疾病的风险。有研究表明，中医药中的丹参（RadixSalviaMiltiorrhizae）和红花（FlosCarthami）对高脂血症有良好的疗效。已有研究证明，丹参中的Protocatechualdehyde（PCA）可以保护心血管系统免受氧化应激和动脉粥样硬化的影响，并减少心脏肥大，而作为红花的成分，hydrox...
洞察心灵的窗口：微表情识别系统
2025-06-26 在人际交往的微妙世界里，微表情如同隐藏在表象之下的密码，无声却有力地传递着人们内心深处的真实情感。微表情识别系统，正是一把试图解开这些密码的神奇钥匙，正逐渐展现出巨大的价值和潜力。微表情，是指持续时间极短（通常在1/25秒至1/5秒之间）的面部表情变化。它们往往不受意识控制，在不经意间泄露人们内心瞬间的情绪波动，如恐惧、愤怒、喜悦或厌恶等。微表情识别系统便是基于对面部肌肉运动的精确捕捉和分析，来解读这些转瞬即逝的情感信号。该系统的核心在于先进的图像处理和机器学习技术。首先，高...
行为观察分析：洞察人性与社会的窗口
2025-06-24 行为观察分析，作为一种深入探究人类行为模式及其背后动因的方法，为我们打开了一扇洞察人性与社会的窗口。通过细致入微地观察行为，我们能够揭示隐藏在表面之下的心理机制、社会文化影响以及个体与环境之间的复杂互动。在日常生活中，行为观察无处不在。从家庭场景来看，父母观察孩子的行为，能了解他们的兴趣爱好、性格特点以及情绪变化。比如，孩子总是主动拿起画笔涂鸦，这可能暗示着他们对绘画有着浓厚的兴趣和天赋；而孩子在与小伙伴玩耍时表现出的退缩或攻击性行为，则反映出他们在社交互动中可能面临的问题或...
面部表情分析系统：解码人类情感的“数字之眼”
2025-06-22 在人工智能与情感计算的交汇处，面部表情分析系统正以惊人的速度进化，成为洞察人类情感的“数字之眼”。这项技术通过捕捉面部肌肉的细微运动，将无形的情绪转化为可量化的数据，不仅重塑了人机交互的方式，更在医疗、教育、安全等领域掀起了一场情感认知革命。面部表情分析系统的运作基于三层技术架构。首先是图像采集层，通过高清摄像头或红外传感器捕捉面部动态图像，即使在低光或动态场景下也能精准定位68个关键面部特征点。其次是特征提取层，利用卷积神经网络（CNN）深度学习模型，分析眉毛弧度、嘴角扬起...

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