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随着这一年的结束,我忍不住反思了我们在2020年和2021年的经历。我作为IEEE信号处理协会(SPS)的主席开始了我的任期,大约65天前,由于新冠肺炎的流行,我们被告知在家工作。18个月后,当我写这篇专栏文章时,我发现自己和你们中的许多人一样,仍然在远程工作。188asia
鉴于面部分析技术的日益普及,工具中的偏见问题现在变得更加令人担忧。一些研究强调了这种歧视的普遍性,许多研究试图通过提出减轻歧视的解决办法来解决这一问题。尽管做出了这些努力,到目前为止,对面部情感分析的理解、调查和缓解偏见仍然是一个有待研究的问题。
几乎无穷无尽领域的研究人员正在采用人工智能(AI)和机器学习(ML)来开发能够预测和适应各种变化情况、优化系统性能和智能过滤信号的工具和系统。在消防员保护、太阳能优化和系外行星发现等领域,研究人员正转向AI、ML和信号处理,以帮助他们实现几年前无法想象的突破。
机器学习领域的最新进展显示了自动识别人类明显情感的巨大潜力。在物联网和大数据处理时代,基于语音的系统已经成熟,利用尖端技术开发个性化和以人为中心的服务的机会确实存在,教育、健康、福利和娱乐等许多领域的需求也在不断增长。
情感计算是指与情感或其他情感现象相关、产生于情感或其他情感现象或有意影响情感或其他情感现象的计算。一般来说,人类情绪和情感是人类体验的基础,影响认知、感知和日常任务,如学习和交流,但也是人类健康和福祉的基础。
想象一下,站在城市的一个街角上。闭上眼睛,你可以听到并识别一连串的声音:过往的汽车、说话的人、他们走过时的脚步声以及持续不断的雨声。识别所有这些声音并将感知的场景解释为城市街道声景是很自然的然而,这是多年“训练”的结果:
估计和跟踪谐波时间序列(随时间变化的)频率、形式因子和振幅的公式将在本课堂讲稿中给出;特别是正弦主导信号,其谐波大致跟随第一主导谐波,如光容积描记术(PPG)和呼吸信号。特别关注了算法对平稳信号的收敛行为和过渡到另一个平稳状态时的动态行为。后者被认为是评估非平稳信号跟踪能力的重要问题。
大数据可能是一件好事:有了非常大的训练数据集,就有可能以前所未有的精度执行复杂的学习任务。然而,这种性能的提高是以巨大的计算挑战为代价的。因此,人们可能会问:在保持计算能力的同时,是否有可能利用巨大数据集的信息内容资源在控制之中?
旨在让用户更快乐、更健康、更富有的智能家居技术正迅速成为日常生活的主流。在大多数情况下,信号处理对设备的操作和性能至关重要。如今,几乎每个家庭都可以找到各种智能自动化设备。这一趋势正在加速发展现在看来,智能技术将很快融入日常生活的方方面面是不可避免的。
我已经很久没写专栏了IEEE信号处理杂志. 我将尝试在这里讨论自年初以来出现的许多问题和变化。但在我这么做之前,我想请你们看一部本·普劳德福特的短篇记录片,该专栏的确切标题是:“她永远改变了天文学,他因此获得了诺贝尔奖。”

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