Classifying emotions and engagement in online learning based on a single facial expression recognition neural network

A. Savchenko; L. Savchenko; Makarov I.

doi:10.1109/TAFFC.2022.3188390

Публикации

?

Classifying emotions and engagement in online learning based on a single facial expression recognition neural network

IEEE Transactions on Affective Computing. 2022. Vol. 13. No. 4. P. 2132–2143.

Савченко А. В., Савченко Л. В., Makarov I.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: мобильные устройства распознавание эмоций групповые эмоции online learning mobile device Group-level Emotion Recognition учебная вовлеченность студентов анализ видео онлайн обучение Facial Expression Recognition Image and video processing student engagement

An early warning system for emerging markets

Краевский А. А., Соколовский Е. И., Prokhorov A., Emerging Markets Review 2026 No. 74 P. 1–19

Добавлено: 25 сентября 2026 г.

Synthesis of Acyclic Models for Processes Without Repeating Events

Joulitov A.K., Lomazova I.A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4(2) P. 215–224

В майнинге процессов (process mining) графы непосредственного следования (Directly-Follows Graph, DFG) популярны благодаря своей простоте и наглядности. Однако, если процесс является ациклическим, но содержит параллельные события, стандартные алгоритмы построения DFG-моделей могут генерировать «ложные» циклы, которыe не представлены в журнале событий. Такие циклы мешают анализу информационных процессов, значительно снижая интерпретируемость и точность (precision) модели. Эта проблема ...

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

Анализ протокола выработки общего ключа для управления микросхемой интеллектуальной карты

Добрина Д. Н., Нестеренко А. Ю., Прикладная дискретная математика. Приложение 2026 № 19 С. 151–159

Работа содержит результаты формального анализа криптографических механизмов, входящих в состав проекта методических рекомендаций «Защищенный универсальный протокол передачи данных и управления микросхемой интеллектуальной карты» (протокол SECUNDA). Получена формальная модель и перечень трудноразрешимых математических задач, трудоёмкостью решения которых можно оценить стойкость используемых криптографических механизмов. ...

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

Discovering object-centric Petri nets with parametric arcs

I.I. Sergeev, I.A. Lomazova, Modeling and Analysis of Information Systems 2026 Vol. 33 No. 3 P. 394–419

Объектно-ориентированный process mining сформировался как эффективная парадигма анализа событийных данных, включающих несколько взаимодействующих бизнес-объектов. Существующие методы обнаружения моделей часто опираются на объектно-ориентированные сети Петри с фиксированными кратностями дуг, что ограничивает их способность представлять параметрические закономерности потребления и производства ресурсов, а также отражать количественные зависимости между взаимодействующими типами объектов. В данной работе предлагается метод обнаружения объектно-ориентированных ...

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

Hybrid Graph Retrieval-Augmented Language Agents for Collaborative Recommendation

Ivan Bulychev, Савченко А. В., AI 2026 Vol. 7 No. 9 Article 380

Добавлено: 24 сентября 2026 г.

Risks and the image of the future in the study of AI technologies prospects

Снегирев А. Ю., Сычев С. В., Futures 2026 Vol. 183 P. 1–22

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Choosing Between AI Responses: How Valence, Arousal, and Dominance Shape User Preference

Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

A Two-Stage Deep Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management and Network Slicing in 5G Heterogeneous Networks

Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

LLM-assisted writing and citation advantage: evidence from scientific publications before and after ChatGPT release

Паклина С. Н., Паршаков П. А., Elena Rapoport, Scientometrics 2026 P. 1–26

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Label-Free Quantification in the Crux Toolkit

Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768

Добавлено: 23 сентября 2026 г.

Risk Assessment Models for Heated Tobacco Products

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26

Добавлено: 22 сентября 2026 г.

Artificial intelligence technologies, in-person and online learning in higher education: A review of the impact on perceptual features, psychological climate and academic performance

Ульянина О. А., Vikhrova E. N., RUDN Journal of Psychology and Pedagogics 2025 Vol. 22 No. 2 P. 337–360

Стремительная цифровизация высшего образования и рост использования искусственного интеллекта (ИИ) в обучении требуют тщательной оценки их влияния на студентов. Традиционные очные, дистанционные онлайн и лекции с ИИ-аватарами создают различные условия, формирующие психологический климат и комфорт на занятиях. Ранее проведенные исследования показывают, что интеграция ИИ повышает вовлеченность студентов, но сравнительные данные о комфорте, эффективности и восприятии ...