背景介绍 中风是全球死亡和致残的主要原因之一，随着人口老龄化和城镇化的发展，中风患者总数正在全球范围内增加。尽管治疗的进步降低了死亡率，但幸存者中需要康复治疗的人数却大幅增加。特别是在低收入和中低收入国家，这种情况尤其显著。这些国家的卫生资源有限，因此亟需一种适应性强、成本效益高的康复干预措施（Feigin et al. 2022）。 中风康复是一个漫长且负担沉重的过程，不仅耗费体力，还带来巨大的经济压力，因此自动化评估系统能够减轻康复费用和减少对物理治疗师访视需求的重要性愈发显著。这些系统通过传感器数据评估中风幸存者的运动功能，提供互动康复练习的低成本方法，尤其适合家庭康复（Chen et al. 2017）。此外，将游戏融入这些系统中可以增加中风幸存者的动机和参与度，通过使他们能够从事有...

以原型为基础的样本加权蒸馏统一框架应用于缺失模态情感分析 研究背景 情感分析是自然语言处理(NLP)中的一个重要领域，随着社交媒体平台的发展，人们越来越倾向于通过简短的视频片段来表达他们的情感。这导致多模态数据的快速增长。然而，现实生活中经常会遇到模态缺失的情况，例如由于音频丢失、摄像头遮挡或语音转录错误等问题。在这种情况下，对缺失模态的情感分析成为一个具有挑战性的重要议题。多模态的异质性在尝试对所有模态在多模态网络上优化相同目标时，往往导致优化的不平衡问题，尤其是在模态缺失的情况下。现有的研究在处理模态缺失时，常常忽略了网络优化的不平衡问题。 研究来源 这篇论文由山东师范大学信息科学与工程学院的张玉娟、刘芳娥、庄旭强、侯英和张玉灵共同撰写，论文发表于2024年5月20日的《Neural N...