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MentalHealthAI：利用个人健康设备数据优化精神病学治疗
本文提出了一种个性化心理健康监测和情绪预测系统，利用患者生理数据，并采用分散的学习机制结合传输和联邦机器学习，使数据留在用户设备上，在隐私和可追踪的方式下实现心理健康条件的跟踪和管理，从而为精神科治疗提供了一个新颖的解决方案。
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a year ago
个性化状态焦虑检测：一项基于语言生物标志物和机器学习流水线的实证研究
该研究利用数字生物标记和机器学习技术来检测社交情境中的情绪状态，并发现个性化方法可以更准确地检测情绪状态。研究结果表明，数字生物标记在无干扰的情况下可以识别出社交情境中的焦虑情绪，这将有助于有效评估社交问题和精神健康问题。
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a year ago
更多是否总是更好的？个人特征和细节水平对推荐系统解释感知的影响
本文旨在研究一种从 “一刀切” 的解释推荐过渡到个性化解释推荐的新方法，通过开发一个透明的基于个人兴趣模型的应用程序，提供可按需定制的解释，以满足不同类型终端用户的需求。研究表明，不同目标解释和用户类型对于不同级别的详细解释的阐释推荐系统的
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a year ago
从用户日志中个性化检测认知偏差：对锚定和新近偏差的探索
本文提出了一种基于机器学习的个性化方法，用以检测网站用户在使用过程中表现出的两种认知偏见 - 锚定偏见和最新偏见。此方法建立在认知心理学两个基本原则的基础之上，并使用修改后的注意力网络进行培训，通过解释引导注意力的方式来区分这两种认知偏见。
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2 years ago
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