新华社北京6月21日电应用卷积神经收集手艺和现实逐鹿视频，德国一个考虑团队磨练出可以识别运发动激情的AI（人为智能）模子。它遵照网球运发动正在逐鹿中的肢体说话识别其感情形态，无误率可到达人类侦查者秤谌。德国卡尔斯鲁厄理工学院和杜伊斯堡-埃森大学考虑职员正在新一期人为智能界限学术期刊《常识体系》上宣布论文说，他们应用确切的逐鹿场景而非模仿某人为合成数据来磨练人为智能体系。考虑职员正在特定境况中录造了15名网球运发动的逐鹿视频，核心合切他们得分或输球时的肢体说话表达，比如垂头、兴奋地举起手臂、垂下球拍或走道速率改观等，这些肢体说话可用于识别运发动的感情形态。这些视频数据被用于磨练一个基于卷积神经收集手艺的人为智能模子。通过磨练，该模子可以将运发动的肢体说话与差异的感情反映合系起来九游体育九游体育九游体育新AI模子可识别运鼓动心境，并可遵照运发动正在一个回合后的肢体说话剖断其得分仍是丢分。考虑职员先容，该模子识别运发动感情形态的无误率高达68.9%，与人类侦查者的识别秤谌相当。考虑还显示，人为智能模子和人类侦查者都更特长识别负面激情，这恐怕由于负面激情以更显明的方法被表达出来。考虑职员默示，正在天然语境中举行磨练是应用人为智能手艺识别感情形态的厉重先进，这使得正在确切场景中预测成为恐怕。该手艺正在体育界限拥有广博利用远景九游体育运动，比如可用于厘正磨练形式、提拔团队动力和发扬、避免倦怠等；还可用于医疗保健、熏陶、客服等方面。（完）

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