面相看夫妻宫怎么看 夫妻宫光滑情感和睦？

其实不仅夫妻宫中存在着我们的八字当中，在面相上同样也会有夫妻宫的存在。夫妻宫是暗示一个人夫妻关系的好坏，也就是代表着我们一个人婚姻是否幸福。而不少人对于夫妻宫并不了解。其实适当的了解一些面相知识，对于我们是有帮助的。

夫妻宫怎么看

面相中所说的奸门，就是面相十二宫的第七宫夫妻宫，夫妻宫的位于眼尾处，这个地方主要是看夫妻生活是否幸福和睦。在相学中夫妻宫眼尾肌肉饱满，皮肤光泽，没有恶纹恶痣，不凹陷，鱼尾纹不多，这都算是好的夫妻宫面相。夫妻宫露骨狭窄不丰隆，或是夫妻宫凹陷，眼尾有灰黑恶痣的人，鱼尾纹过多，这些都是较差的夫妻宫面相，而且夫妻宫最忌讳的就是凹陷。

夫妻宫解析大全

1、夫妻宫部位要丰隆平满，如果夫妻宫有缺点，深陷纹多疤痕，都容易导致桃花运衰、婚姻不正常，甚至发生问题。

2、夫妻宫光滑平润纹线稀少者，情感和睦，婚姻幸福;而且妻有帮夫运，必致家财万贯，夫贵妻荣。

3、夫妻宫深陷，代表夫妻生活不和谐，经常吵架，甚至导致分居。因其性欲旺盛，容易导致众多异性介入其生活，很容易为第三者。

4、夫妻宫鱼尾纹过多者，劳碌的命，夫妻极易不和，严重的还会离婚，男人鱼尾纹多会克妻。

5、夫妻宫位置低陷不平满的人，夫妻生活容易离心离德，婚姻有问题的必须防止离婚。

6、夫妻宫有黑斑或疤痕的人，无论男女，在男女恋爱时感情就开始不稳定，意见不容易统一，结婚后双方容易出轨，导致不可收拾的下场。

7、夫妻宫的颜色跟脸部颜色不同的人，对感情不是很专一，让对方感觉没有安全感，会导致婚姻不幸。结婚多次，更甚者会孤独终生。

8、夫妻宫位置如果光滑较厚，往往招惹比自己大的异性喜欢，容易有姐弟恋的倾向。

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教育数据采集的技术体系共包括：物联感知类技术、视频录制类技术、图像识别类技术、平台采集类技术。

1、物联感知类技术

该类技术主要包括物联网感知技术、可穿戴设备技术和校园一卡通技术。其中，物联网感知技术主要用于采集设备状态数据，可穿戴设备技术主要用于采集个体生理数据与学习行为数据，校园一卡通技术则主要用于采集各种校园生活数据。

2、视频录制类技术

该类技术主要包括视频监控技术、智能录播技术与情感识别技术。其中，视频监控技术主要用于采集校园安全数据，智能录播技术主要用于采集课堂教学数据，情感识别技术主要用于采集学生学习过程中的情感数据。

3、图像识别类技术

图像识别类技术是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行匹配、处理、分析，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，主要包括网评网阅技术、点阵数码笔技术与拍照搜题技术。

其中，网评网阅技术主要用于采集学生考试成绩数据，点阵数码笔技术主要用于采集各种作业、练习、考试数据，拍照搜题技术主要用于采集学生作业练习数据。

4、平台采集类技术

该类技术主要包括在线学习与管理平台技术、日志搜索分析技术、移动APP技术与网络爬虫采集技术。其中，在线学习与管理平台技术主要用于采集各种在线学习与管理数据，日志搜索分析技术主要用于采集运维日志与用户日志数据，移动APP技术主要用于采集各种移动学习过程数据，网络爬虫采集技术主要用于采集教育舆情数据。

教育数据采集的注意事项：

1、要提前规划设计教育大数据的建设与应用是一项系统工程，需要进行顶层设计，以便有目的、有序地采集高质量教育数据。

规划设计的内容包括：数据采集的范围、使用的数据采集技术、数据采集环境的部署、数据采集质量的保障措施、采集数据的应用目的和场景、数据的存储方案、数据的更新机制、数据的交换标准等。

2、要有清晰的边界大数据虽然具有混杂性、来源多样性等特征，数据的存储成本也越来越低，但并非要囊括一切数据，没有价值的数据是不值得收集和分析的。

教育大数据同样如此，其采集应当有清晰的边界，而非盲目采集任何教育活动数据。究竟要采集哪些数据，取决于数据的应用目的。

3、要保持连续性和规范性。很多时候，仅凭某个学生的一次作业成绩并不能说明什么问题，但如果将一个班级每位学生历次的作业成绩甚至作业的过程数据都全部采集到。

便可以客观评估学生的整体学习效果、发现学习盲点、诊断教学难点，开展针对性教学和个别化辅导，这时的作业数据便具有了“大”价值。教育大数据的采集应秉持“持续创造价值，规范提升价值”的理念。

学院覆盖电子科学与技术、信息与通信工程两个一级学科，拥有计算智能与信息处理二级学科博士学位授权点和信号与信息处理二级学科硕士学位授权点，凝聚形成了复杂网络与神经计算、保密通信与非线性电路、情感计算与人机交互、智能感知与无线通信等四个主要学科方向，其主要研究内容有：

（1）复杂网络与神经计算：　　研究神经网络的非线性动力学性质，分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能；研究复杂网络的动力学及其演化规律，研究复杂网络的拓扑与可靠性；研究计算机病毒传播动力学；研究高性能互连网络的容错、故障诊断及并行计算。

（2）保密通信与非线性电路　　研究现代非线性系统电路设计理论、网络模型及算法；研究非线性时滞系统的稳定性、分岔、失稳现象和混沌产生机制；研究脉冲控制理论与应用，研究混杂系统、时滞系统的迭代学习控制；研究基于忆容器和忆感器的信息存储以及在智能信息处理方面的应用等。

（3）情感计算与人机交互　　研究基于生理信号的人机情感交互理论模型及应用；研究更加适用的机器学习算法和海量的情感数据资源库；研究更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模；研究多模态的情感识别、理解和表达；研究高光谱成像技术的血氧遥测及情感识别。

（4）智能感知与无线通信　　研究无线传感器网络的资源分配与数据收集；研究异构传感网络拓扑与协议、能量管理、可靠性、安全性等；研究无线自组织网络的数据控制、路由、功率控制；研究认知无线电网络的频谱分配与功率控制；研究芯片上/间光网络、超高速光通信系统、保密光通信技术等。

　　不少人都翘首以盼，计算机会变得越来越聪明，在不久的将来，它就能像人一样具有情感，与人进行自然、亲切和生动的智能交互。　认知科学（Cognitive Science）是在心理学、计算机科学、人工智能、神经科学、科学语言学、科学哲学以及其他基础科学（如数学、理论物理学）共同感兴趣的界面上，即理解人类的、乃至机器的智能的共同兴趣上，涌现出来的高度跨学科的新兴科学。认知科学试图依靠众多学科的共同努力，理解心智的性质，可能的话，在此基础上制造出能思维的机器。而认知心理学由于关注和研究人的心智活动，在认知科学中发挥着重要的作用。

认知心理学: 人脑与计算机类比

认知心理学是20世纪60年代兴起的心理学研究取向，它不仅研究心智活动的“软件”（即心智活动的过程，如人对信息的编码、储存和提取），而且研究心智活动的“硬件”（即心智活动的结构，如认知功能的脑定位或脑机制），提出了极富特色的理论，促进了对人类心智活动的细微剖析和准确理解，成为现代心理学的主流方向。

信息加工系统（Information-Processing System）也被称为符号操作系统（Symbol Operation System）或物理符号系统（Physical Symbol System）。一个完整的物理符号系统具有信息的输入（Input）、输出（Output）、存储（Store）、复制（Copy）、建立符号结构（Build Symbol Structure）和条件性迁移（Conditional Transfer）六种功能。物理符号系统假设提出，任何一个系统，如果能够表现出智能的话，就必能执行上述六种功能; 反之，任何系统如果具有这六种功能，就能表现出智能。其推论自然是: 人具有智能，人一定是个物理符号系统; 计算机是个物理符号系统，计算机一定能表现出智能。既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就可以用计算机来模拟人的智能活动。认知心理学所做的，就是试图用物理符号系统假设中的基本规律来解释人类复杂的心理现象。

心智的计算-表征理解（Computa-tional-Representational Understanding of Mind，简称CRUM）是一种对心智问题的理解方式，认为对思维最恰当的理解是将其视为心智中的表征结构以及在这些结构上进行操作的计算程序。 心智表征属于系统的内部状态，是相对于外部事件或事件的语义加以界定的，是一种形式化的符号表达式; 而所有与系统有关的语义内容，都依照深层的符号表达式及其变换的形式和符号关系结构加以规定，这是一种物理符号操作，是一种计算。表征与计算二者的关系密不可分，因为一定的计算总是建立在一定的表征之上，表现为对表征的某种操作和转换; 而一定的计算也总是会产生某种新的表征。

认知心理学研究心智结构和信息加工过程的方法主要由四个步骤构成，即理论、模型、程序和平台。一个认知理论首先要假定一套表征结构和一套在这些结构上进行操作的加工过程; 然后，通过与由数据结构和算法构成的计算机程序进行类比，设计一个计算模型使得这些表征结构和过程更为精确。有关表征的模糊概念可以用准确的关于数据结构的计算概念予以补充，而心理过程则可由算法来定义; 为了测试该模型，必须用一种编程语言将其在一个软件程序中实现; 最后，该程序应该可以在各种软硬件平台上运行。实际上，无论是信息加工取向对规则和搜索策略等进行的抽象的串行的分析，还是联结主义取向强调的分布式表征和平行加工，各种心智结构和信息加工过程均可采用上述方法进行研究。理论、模型、程序、平台一起构成了认知心理学的基本研究构架。大量研究都遵循着这个途径，并通过实验将各个步骤贯穿起来。

情感计算: 人与计算机交互

显然，情感交流是个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。情感计算研究试图通过不断加深对人的情感状态和机制的理解，创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。

作者简介:傅小兰

研究员，现任中国科学院心理研究所副所长，研究领域为认知心理学，主要关注人的基本认知过程、信息加工动态机制、知识表征、认知绩效以及人机交互中的心理与行为问题。担任脑与认知科学国家重点实验室副主任，中国心理学会常务理事、副秘书长、中国人类工效学会理事、认知工效学专业委员会副主任委员，全国人类工效学标准化技术委员会副主任委员等。

情感计算研究有助于提高计算机感知情境，理解人的情感和意图，做出适当反应的能力。情境化是人与计算机交互研究中的新热点。在人与计算机的交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如: 操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如: 呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）; 在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。

情感计算是一个高度综合化的技术领域。目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的: （1）情感信息的获取与建模，例如细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型; （2）情感识别与理解，例如多模态的情感识别和理解; （3）情感表达，例如多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响; （4）自然和谐的人性化和智能化的人计交互的实现，例如情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。

情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在电子商务领域，在设计购物网站和股票交易网站等时充分利用人的情感因素的作用，以改变客流量。多模式的情感交互技术能构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景，而机器人、智能玩具、游戏等产业则能构筑出更加拟人化的风格和更加逼真的场景。

共包括四大类,分别是物联感知技术、视频录制技术、图像识别技术、平台采集技术。

1、物联感知类技术

主要包括物联网感知技术、可穿戴设备技术和校园一卡通技术。

物联网感知技术主要用于采集设备状态数据，可穿戴设备技术主要用于采集个体生理数据与学习行为数据，校园一卡通技术则主要用于采集各种校园生活数据。

物联网感知技术是实现万物相连的前提，是采集物理世界信息的重要渠道。

2、视频录制类技术

主要包括视频监控技术、智能录播技术与情感识别技术。视频监控技术主要用于采集校园安全数据，智能录播技术主要用于采集课堂教学数据，情感识别技术主要用于采集学生学习过程中的情感数据。

3、图像识别类技术

图像识别类技术是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行匹配、处理、分析，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，主要包括网评网阅技术、点阵数码笔技术与拍照搜题技术。

4、平台采集类技术

主要包括在线学习与管理平台技术、日志搜索分析技术、移动APP技术与网络爬虫采集技术。在线学习与管理平台技术主要用于采集各种在线学习与管理数据，日志搜索分析技术主要用于采集运维日志与用户日志数据，移动APP技术主要用于采集各种移动学习过程数据，网络爬虫采集技术主要用于采集教育舆情数据。

语音和文本之间的模态差异虽大，但利用训练过的Tokenizer将所有未标注的语音和文本转换到相同的离散表示空间。这样，两种模态亦能在预训练中通过共享接口自然地交互。

如今，人工智能技术已经能够通过语音识别与语音合成实现两者的相互转换。随着自监督表征学习分别在自然语言处理（NLP）与语音领域取得了显著进展，研究者们开始关注语音和文本的联合预训练方法。

近期，微软亚洲研究院与微软云计算平台 Azure 语音组的研究员们提出了文本数据增强的语音预训练模型SpeechLM。神经科学研究显示，人类在接收语音和文字信息时会使用不同的大脑皮层分别预处理语音和文本，然后再将预处理的结果投射至同一个被称为Broca and Wernicke的区域提取语义等信息。受此启发，研究员们开始使用音素单元（phoneme unit）或隐藏单元（hidden unit）作为共享的语义接口[LZ1] 来桥接语音和文本模态。该接口具有很强的可解释性和可学习性。通过这个共享的语义接口，SpeechLM可以利用额外的文本数据来提升语音预训练模型的性能。在典型的语音-文本跨模态任务（如语音识别、语音翻译）和语音表征学习基准数据集SUPERB [1]上，SpeechLM表现优异。图1展示了在LibriSpeech数据集中使用不同数量的文本数据后，SpeechLM显示出的语音识别性能。仅仅使用少量文本数据（10K个文本句子）的SpeechLM显著地超越了之前的SOTA模型。目前，该模型已经在GitHub开源，并将集成到 Hugging Face框架中供研发者参考。

回首语音和语言联合训练

与NLP不同，语音信号是连续的，因此很难直接找到类似于BERT预训练的预测标签。想要解决这个问题，就需要一个Tokenizer将连续的语音特征映射至离散的标签。受文本预训练方法BERT的启发，语音表示学习模型HuBERT [2]利用MFCC特征或者Transformer中间层表示的k-means模型作为Tokenizer，将语音转换为离散的标签，通过迭代的方法进行模型预训练。

以往的联合预训练方法大多简单地让语音和文本共享神经网络的模型参数。这种训练方法不能保证语音和文本在同一语义空间内，存在迁移干扰和容量稀释的问题。为了缓解这两个问题，SLAM [3]和mSLAM [4]利用额外有监督的语音识别任务来增强语音与文本的一致性。然而，这些方法仍然无法使用相同的建模单元对未标注的语音和文本数据进行建模。虽然MAESTRO能够在RNN-T框架下通过模态匹配算法从语音和文本模态中学习共享表示，但该算法只能在成对的语音-文本数据上进行优化。

SpeechLM的目标就是利用文本数据来改善语音表征的学习。不同于之前的研究，SpeechLM能够利用训练过的Tokenizer将所有未标注的语音和文本转换到相同的离散表示空间。这样，两种模态亦能在预训练中通过共享接口自然地交互。

构建语音和文本的共享桥梁

语音和文本之间的模态差异极大。首先，语音信号比文本数据具有更多更丰富的信息，如韵律、音色、情感等。其次，语音是由一连串音素组成的连续信号，通常表示为连续平滑的波形，而文本是由词语、字词或字符表示的离散数据。第三，语音表示比文本表示更长，例如，一秒16KHZ的语音包含16000个采样点和几个单词。因此，如何弥合语音和文本之间的模态差异是构建两者桥梁的关键。

为了解决这一问题，研究员们探索使用了一个定义好的离散标签来桥接语音和文本，将语音和文本映射到共享离散空间中进行联合预训练。利用音素单元或者隐藏单元作为语音和文本之间的桥梁具有以下优点：

（1）将语音和文本分别对齐成共享的中间表示比直接对齐两者更容易

（2）可以充分利用额外的未标注数据来提升对齐学习

（3）可以利用更细粒度的对齐信息（例如帧级别对齐）来促进联合建模。

研究员们定义了两套不同的离散Tokenizer来实现这个目的，分别将语音文本映射到基于音素单元的表示空间和基于隐藏单元的表示空间。音素单元Tokenizer使用混合ASR模型，将未标记的语音序列转录成帧级别的音素单元，并通过词典转换未标记的文本。而隐藏单元Tokenizer使用基于HuBERT的k-means模型将语音聚类为隐藏单元，并利用非自回归模型将未标记的文本转换为隐藏单元。所有的Tokenizer模型都是用无监督数据或少量ASR数据训练获得的，并在预训练前离线使用，不直接参与预训练过程。