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托西爾堡 (亞利桑那州)
地理

托西爾堡的座標為35°08′30″N 111°41′40″W﻿ / ﻿35.14167°N 111.69444°W﻿ / 35.14167; -111.69444，而該地的平均海拔高度為2132米（即6995英尺）。
參考文獻

1 2  . . United States Geological Survey.
↑  . 美国人口调查局.   [2011-05-14]. （原始内容存档于2013-09-11）.
陳綺明

| 陳綺明> 女演员 |
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英文名: Betty Chan
籍贯: 廣東省清遠市
出生:  英屬香港
语言: 粵語、國語、英語
活跃年代: 1992年至1999年
陳綺明（Betty Chan），香港前女藝人，曾於國泰航空任職空中服務員，曾經是國際航空小姐冠軍。
1992年參選亞洲小姐競選，被傳媒封為該屆的頂頭大熱
，於准決賽擊敗其他17位佳麗連奪獲得最上鏡小姐名銜及最完美體態獎，並順利入圍決賽10強，鋒頭一時無兩。雖然被各界看好，但是在決賽當晚僅能入前五名而最後落選三甲。
當選亞姐後即簽約亞洲電視，初期曾經受到公司短期重視，1993年被派擔任中國教父的第一女主角，此劇當年更為亞視取得不俗收視率，但是之後迅速被公司冷落，受捧程度大不如前，只能在後期劇集擔任配角。
1995年陳綺明離開亞視而投身電影圈，向媒體宣稱為博機會並不介意性感演出。隔年，擔當的三級片癲馬女郎之一夜情上映，但是電影無人問津兼票房慘敗，僅得港幣68萬。
1999年後，陳綺明淡出娛樂圈。
2013年擔任亞姐百人嘉賓時自稱當年參選亞姐排名是「梗頸四」。
2017年至2018年為仁美清敍擔任副主席一职。
走光事件

1996年6月9日，陳綺明出席一家電台在大埔游泳池舉行的《群星奧運大挑戰》活動，在離開水面後到池邊讓記者拍照時，因當日穿著的白色泳衣移位，露出左胸乳頭達5分鐘，才被助手提醒走光，並立即整理好泳衣。
演出作品 > 電視劇（亞洲電視）

1993年：鐵咀雞與扭紋柴
1993年：中國教父 飾 韓雪冬
1993年：槍神 飾 官寶玲
1994年：中國教父II之再起風雲 飾 陳雪梅
1994年：洪熙官 飾 佟敏
1994年：九王奪位 飾 秋夢月
1994年：可憐天下父母心 飾 梁碧心
演出作品 > 網劇

2017年：神精學妹 飾 樂琪
演出作品 > 電影

1995年：95陀槍女警
1996年：正牌香蕉俱樂部
1996年：狂野三千響
1996年：癲馬女郎之一夜情 飾 Grace
1997年：97家有囍事
1998年：無敵鐵沙掌
1999年：豔舞陷阱 飾 王綺華
1999年：四級殺人狂二男瘋
註釋

↑  杜亦有道：空中小姐 （页面存档备份，存于） 文匯報，2005年5月4日
↑  .   [2017-07-08]. （原始内容存档于2017-05-08）.
↑  .   [2017-07-08]. （原始内容存档于2017-12-14）.
↑  過氣亞姐離奇暴富 的存檔，存档日期2010-11-24.
↑  中國教父
↑  .   [2012-10-17]. （原始内容存档于2020-09-21）.
↑  .   [2012-10-17]. （原始内容存档于2016-03-05）.
↑  .   [2017-07-08]. （原始内容存档于2018-09-01）.
↑  陳綺明乳出驚人照搶手 （页面存档备份，存于） 東方日報，2013年6月16日
盧多維科·福薩利

盧多維科·福薩利（義大利語：，1997年5月21日—）是一名義大利男子運動攀登運動員。他曾經獲得2016年世界青年攀岩錦標賽男子速度賽金牌以及2019年世界攀岩錦標賽（英语：）男子速度賽金牌。
參考資料

↑  . Il Resto del Carlino. 2020-05-03  [2020-05-28] （意大利语）.
↑  . 奧林匹克頻道. 2019-08-17  [2020-05-28]. （原始内容存档于2020-08-04） （英语）.
外部連結

IFSC （页面存档备份，存于） （英文）
盧多維科·福薩利的Facebook專頁
盧多維科·福薩利的Instagram帳戶
盧多維科·貢扎加-尼維爾

盧多維科·貢扎加-尼維爾（義大利語：，1539年9月18日—1595年10月23日），藉由婚姻成為尼維爾公爵（1581年—1595年），是曼切華公爵費德里科二世·貢扎加與瑪格麗塔·巴列奧洛加（英语：）的第三子。
家庭

1565年，盧多維科與尼維爾的亨麗埃特結婚，兩人共有2子2女：
凱瑟琳（法语：）（1568年—1629年）
亨麗埃特（法语：）（1571年—1601年）
法蘭索瓦（1576年—1580年），夭折
卡洛一世（1580年—1637年）
| 盧多維科·貢扎加-尼維爾 貢扎加家族出生于：1539年9月18日逝世於：1595年10月23日> 統治者頭銜 |
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| 前任者： 亨麗埃特 | 尼維爾公爵 與亨麗埃特 1581年–1595年 | 繼任者： 卡洛一世 |
張璞 (清朝)

張璞，陕西甘肃卫人，清朝政治人物。拔贡出身。
康熙二年（1663年），擔任清朝廣州府新安縣知縣。后由李可成接任。
参考

↑  劉智鵬,劉蜀永. . 出版社：和平圖書有限公司. 2007. ISBN 9789622386112.
↑  深圳市地方志编纂委员会编. . 北京：方志出版社. 2014.12: 90–97. ISBN 978-7-5144-1232-1.  请检查|date=中的日期值 (帮助)
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官衔
| 前任： 張鵬彩 | 清朝廣州府新安縣知縣 康熙二年 - 康熙五年 1663年 - 1666年 | 繼任： 李可成  |
盖伦

| 蓋倫 Galen |
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蓋倫
出生: 129年 古罗马帕加马
逝世: 200年
国籍: 古罗马
职业: 哲學家
克劳狄乌斯·盖伦（希臘語：，拉丁語：，129年—200年），亦被称为佩加蒙的盖伦（英語：），是古罗马的希腊裔医学家及哲學家 ，主要作品有《气质》《本能》《关于自然科学的三篇论文》。 是古代史中最多作品的醫學研究者（英语：），他的见解和理论是欧洲起支配性的医学理论，長達一千年之久。所影響的學科有解剖学、生理学、病理学、药理学及神經內科，在醫學領域以外的影響有哲學及逻辑。逝世于罗马。
盖伦的父親是阿伊柳斯·尼孔（英语：），是富有的希腊建築師，對學術有興趣。盖伦接受了全面的教育，預備他成為醫師及哲學家。盖伦出生于古城帕加马（現今土耳其的貝爾加馬）。盖伦頻繁的旅行，在定居罗马之前就已接觸許多的醫學理論以及發現，他在羅馬為許多社會中的顯要人士服務，最終成為幾位羅馬皇帝的宫廷医生。
盖伦對醫學及解剖學的瞭解主要是受到體液學說（是指人體是由血液、黏液、黃膽汁和黑膽汁等四種體液組成的學說）影響，和古希臘醫學家希波克拉底的論點相近。盖伦的醫學觀點影響西方醫學科學的時間超過1300年。盖伦的解剖學主要是以解剖猴科和猪的結果為主，不過因為猴科動物的臉部表情太像人類，因此他後來改為解剖猪或是其他動物。盖伦不解剖人體的原因是當時法律嚴格禁止對活的人體或屍體進行解剖。盖伦會鼓勵學生去看死去的角鬥士，或是觀察屍體清洗，以便更加熟悉人體。盖伦最著名的實驗是尖叫豬的實驗，是將活豬切開，當豬尖叫時，切斷其神經或是聲帶，豬就不尖叫了，以此說明這些部份和聲音有關。盖伦的解剖學研究有很長一段間沒有受到質疑，直到1543年，安德雷亚斯·维萨里出版《人体的构造》，其中有人體的解剖及說明，盖伦的生理學理論才加入了這些新的發現。盖伦有關循环系统的生理學理論到1242年時受到挑戰，伊本·纳菲（英语：）出版書籍《Sharh tashrih al-qanun li' Ibn Sina》（對於伊本西那解剖學的評論），其中提到了肺循環，和盖伦的理論沒有提到的。
盖伦認為他自己是醫師也是哲學家，他曾寫過一本書，書名為《最好的醫師也是哲學家》（That the Best Physician is also a Philosopher）。盖倫對於當時醫學界中理性學派（英语：）及經驗學派（英语：）之間的爭議很感興趣，他則是用直接觀察、解剖及活体解剖，在這兩個極端觀點之間有較複雜的中間論點。他的許多著作都是古希臘文，有些有翻譯為其他語文言，不過其中有一些被毀了，有些傳統上認定是他寫的作品也有些可能疑，不確定是否真是他的作品。他死亡的日期仍有爭議，不過是在七十歲以後才過世。
生平

盖伦出生于一个建筑师家庭，他对农业、建筑业、天文学、占星术和哲学感兴趣，但后来他将自己的精力集中在医学上。20岁时他成为当地阿斯克勒庇俄斯神庙的一个助手祭司。148年或149年他父亲去世后他外出求学。他在今天的伊兹密尔、科林斯和亞歷山大城共就学十二年。157年他返回别迦摩并在当地的一个角斗士学校当了三、四年医生。在这段时间里他获得治疗创伤和外伤的经验。后来他将伤称为是“进入身体的窗”。
从162年开始他住在罗马并开始他的众多写作、教书和公开展示他的解剖知识。他获得了一个有经验的医生的名声和许多病人。后来他甚至成为罗马皇帝馬爾庫斯·奧勒里烏斯的宫廷医生。据说他主要说希腊语，当时希腊语在医学相对于拉丁语更有名气。166年至169年他曾短暂地回到过故乡帕加马。
盖伦此后一直待在宫廷里做医生和从事他的写作。他对许多动物进行活体解剖来研究肾和脊椎的作用。他最喜欢用的动物是直布罗陀猿。据说他有20个听写者来记录他的言语。191年的一场大火烧毁了他的部分著作。他的逝世年不很清楚，按照10世纪流传下来的一部著作应该是200年，但也有人认为他216年才逝世。
在醫學上的貢獻

盖伦在希波克拉底的病理學理論上有很大的貢獻。希波克拉底的體液學說認為人情緒的變化是因為體內四種體液（血液、黑膽汁、黃膽汁及黏液）不平衡所造成。盖伦將此理論連結到人的四種氣質類型。以蓋倫的觀點，每一種體液的過多對應著一種特別的氣質（血液—熱血型、黑膽汁—憂思型、黃膽汁—激進型、黏液—冷靜型（phlegmatic）。因此熱血型（sanguine）的人性格外向，適合社交。激進型（choleric）的人富有活力及魅力。憂思型（melancholic）的人有創造力、善良及體貼。冷靜型（phlegmatic）的人獨立、友善且富有感情。
盖伦的许多知识来自于他对活体动物的解剖。他的一个方式是公开地解剖活猪。他切断猪的神经来显示它们的作用，最后他切断喉神经（今天也称为盖伦神经）猪就不叫了。他系住活动物的输尿管来显示尿来自于肾，他破坏脊椎来显示瘫痪的原因。
从今天的角度来看，盖伦的理论部分是对的，部分是错的。他证明动脉是送血的，而不是送空气的，此外他首次研究了神经的作用以及脑和心的作用。他还认为思考是脑的作用，而不是像亚里斯多德所说的那样是心的作用。
但从今天的角度出发盖伦的其它许多观点是错的。他没有认识到血液循环而认为静脉系统与动脉系统是无关的。这个观点一直到17世纪才被威廉·哈维纠正。由于他的大多数解剖知识是从解剖猪、狗和猴得来的，他错误地以为人也有迷网，一个在食草动物中常见的血管节。他还反对使用止血带来停止出血的疗法而坚持使用放血疗法。
直到16世纪盖伦在欧洲是一个医学权威。学者不对实物进行观察而相信盖伦已经描述了一切可以描述的事物。放血疗法成为一个基本疗法。第一个严肃地改变这个状况的是维萨里。
在哲學上的貢獻

蓋倫的主要貢獻是在醫學、解剖學以及生理學，不過他也有寫過有關邏輯以及哲學的著作。蓋倫這方面的著作是受到希臘及羅馬思想家的影響，例如柏拉图、亚里士多德、斯多葛主義及皮浪主义。蓋倫關注哲學思想以及醫學實務的結合，在他的著作《最好的醫師也是哲學家》（That the Best Physician is also a Philosopher）中，採用了各方的論點，並且加入他原創的想法，他認為醫學是跨學科的領域，結合了理論、觀察以及實驗等。
在蓋倫的時期，在醫學領域有許多不同的學派，最主要的兩種是經驗學派（Empiricist）和理性學派（Rationalist），而Methodist是少數。經驗學派在強調實際練習及實驗（或稱為「主動學習」）在醫學領域的重要性。理性學派和經驗學派恰好相反，他們重視對已有理論的研究，以創建新的醫學理論。Methodist則介於兩者之間，不像經驗學派那麼重視實驗，也沒有理性學派那麼理論。Methodist主要是用純觀察的方式，相較於疾病的治療，他們比較關注研究疾病的自然產生過程。蓋倫的教育讓他接觸當時主要的五種學派（柏拉图主義、百思通派、斯多葛派、伊比鳩魯派、皮浪主义），他的老師有經驗學派的，也有理性學派的。
在哲學上的貢獻 > 反對斯多葛派

盖伦以柏拉图的理論為基礎，發展了三個「氣」（靈魂）的理論，有些學者將盖伦歸類為柏拉图主義者
。盖伦的人格理論是以他對體內液體循環的瞭解為基礎，他認為精神上的異常有其生理學的基礎
。盖伦的許多理論都和「普紐瑪」（pneuma，可解釋為「氣」或是「靈魂」）有關，他不接受斯多葛派對普紐瑪的定義（英语：）以及用法。
盖伦認為斯多葛派沒有針對精神（或是心靈）各功能所在的位置有可信的答案。透過醫學，盖伦認為他有比較好的答案，就是大腦。斯多葛派認為氣只有一部份，也就是理性的部份，位在心臟。盖伦依照柏拉图的概念，認為氣還有其他兩部份。脑中的“精气”（Pneuma psychicon）决定运动、感知和感觉。心的“活气”（Pneuma zoticon）控制体内的血液和体温。肝的“动气”（Pneuma physicon）控制营养和新陈代谢。
盖伦也不接受斯多葛派的命題邏輯，他接受的是假設的三段論，強烈旳受到亞里士多德及門下弟子建立的逍遙學派的影響，也以亞里士多德邏輯的元素為其基礎
。
著作

盖伦最主要的著作是他的17卷的《人体各部位的作用》（On the Usefulness of the Parts of the Human Body）。此外他还写了关于哲学和语言学的著作。
盖伦的著作也是波斯学者如伊本·西那等的主要学术来源。
相關條目

Abascantus（英语：）
蓋倫製劑（英语：）
医学和医学技术年表
医学史
參考資料

↑  柯林斯英语词典中的盖伦 （页面存档备份，存于）项
↑  David Stone Potter; D. J. Mattingly. . University of Michigan Press. 1999: 63–  [2013-05-21]. ISBN 0-472-08568-9. （原始内容存档于2014-01-02）.
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↑  Susanne Bobzien,'Peripatetic Hypothetical Syllogistic in Galen', Rhizai 2, 2004 pp.57–102
De curandi ratione
彭寧頓波因特 (伊利諾伊州)

| 彭寧頓波因特 Pennington Point |
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非建制地區
彭寧頓波因特彭寧頓波因特在伊利諾伊州的位置
坐标： 40°22′06″N 90°45′41″W﻿ / ﻿40.36833°N 90.76139°W﻿ / 40.36833; -90.76139
國家: 美国
州份: 伊利諾伊州
縣: 麥克多諾縣
海拔: 196 公尺（643 英尺）
时区: 北美中部时区（UTC-6）
 • 夏时制: CDT（UTC-5）
電話區號: 309（英语：）
GNIS ID: 423062
彭寧頓波因特（英語：）是位於美國伊利諾伊州麥克多諾縣的一個非建制地區。該地的面積和人口皆未知。
地理

彭寧頓波因特的座標為40°22′06″N 90°45′41″W﻿ / ﻿40.36833°N 90.76139°W﻿ / 40.36833; -90.76139，而該地的平均海拔高度為196米（即643英尺）。
參考文獻

1 2  . . United States Geological Survey.
上八木站

翻新前的站房(2008年7月)
月台(2008年7月)
上八木站（日语：／ Kamiyagi eki */?）是位於廣島縣廣島市安佐南區八木三丁目，屬於西日本旅客鐵道（JR西日本）的可部線車站。車站編號為JR-B11。
歷史

1910年（明治43年）12月25日 - 大日本軌道（日语：）廣島支社線從古市橋站延伸至此處，太田川橋停留場（日语：／）啟用。當時為旅客車站。
1911年（明治44年）6月12日 - 大日本軌道廣島支社線延伸至可部站，成為中途站。
1919年（大正8年）3月11日 - 大日本軌道廣島支社線轉議至可部軌道，成為可部軌道的停留場。
1926年（大正15年）5月1日 - 可部軌道與廣島電氣合併，成為廣島電氣停留場。
1931年（昭和6年）7月1日 - 廣島電氣線轉讓給廣濱鐵道，成為廣濱鐵道停留場。
1936年（昭和11年）9月1日 - 廣濱鐵道被國有化，成為國有鐵道可部線車站，同日被升級為車站，改名為上八木站。
1953年（昭和28年）11月1日 - 車站向梅林站一方遷移0.4公里。
1987年（昭和62年）4月1日 - 伴隨國鐵分割民營化，車站由西日本旅客鐵道（JR西日本）營運。
2006年（平成18年）6月30日 - 最後一日於站前個人商店委託販賣車票。
2007年（平成19年）
7月29日 - 設置可支援ICOCA的簡易型自動閘機。
9月1日 - 此站開始可以使用IC卡「ICOCA」。
2008年（平成20年）3月15日 - 月台延長工程完成。4卡編成的列車可靠此站。
2014年（平成26年） 8月20日 - 受到2014年8月日本暴雨（日语：）的影響，廣島市發生泥石流。綠井站至可部站之間於當天至8月31日之間暫停服務。
車站構造

本站是地面車站，設有1面1線的單式月台。可部方向的列車會開啟右邊車門。站房位於靠近可部一方，站內設有自動售票機和簡易式自動閘機（日语：）。此站是由可部站管理的無人車站。
在可部線行走的列車多以2卡編成，於早上繁忙時間會設有來自山陽本線或吳線的直通列車，這些列車以4卡編成。在2008年3月14日前，由於月台只可容納3卡列車，因此4卡列車中，靠近廣島的1卡車廂是不會開啟車門。在2008年3月15日起，月台延長後，新月台可容納4卡編成的列車，因此所有車門均會打開。
車站可以使用ICOCA與其互相可以使用的IC卡。此站位於JR特定都區市內制度中，「廣島市內」的車站。在「JR可部線活性化連携計劃」中，此站計劃加設列車交會設備。
利用狀況

以下為各年度的使用人次。
| 年度 | 1日平均 乘車人次 | 年度總人次 | 定期票 人次 | 普通票 人次 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1968年（昭和43年） | 153.2 | 111,828 | 101,242 | 10,586 |
| 1969年（昭和44年） | 126.8 | 92,594 | 84,444 | 8,150 |
| 1970年（昭和45年） | 112.0 | 81,773 | 74,644 | 7,129 |
| 1971年（昭和46年） | 124.5 | 91,098 | 80,954 | 10,144 |
| 1972年（昭和47年） | 99.4 | 72,542 | 61,780 | 10,762 |
| 1973年（昭和48年） | 143.9 | 105,046 | 85,494 | 19,552 |
| 1974年（昭和49年） | 177.5 | 129,576 | 112,204 | 17,372 |
| 1975年（昭和50年） | 159.2 | 116,543 | 95,408 | 21,135 |
| 1976年（昭和51年） | 173.0 | 126,257 | 102,910 | 23,347 |
| 1977年（昭和52年） | 189.8 | 138,534 | 115,472 | 23,062 |
| 1978年（昭和53年） | 186.1 | 135,840 | 117,772 | 18,068 |
以上的1日平均乘車人次中，假設乘車和下車人次是相同，是以該年度總人次除以365（在閏年度，即1963、1967、1971和1975年度除以366），然後取捨至一位小數點。
| 年度 | 1日平均 乘車人次 |
| --- | --- |
1979年（昭和54年）: 194
1980年（昭和55年）: 169
1981年（昭和56年）: 168
1982年（昭和57年）: 159
1983年（昭和58年）: 155
1984年（昭和59年）: 168
1985年（昭和60年）: 159
1986年（昭和61年）: 178
1987年（昭和62年）: 212
1988年（昭和63年）: 271
1989年（平成 元年）: 268
1990年（平成02年）: 274
1991年（平成03年）: 287
1992年（平成04年）: 349
1993年（平成05年）: 321
1994年（平成06年）: 347
1995年（平成07年）: 363
1996年（平成08年）: 384
1997年（平成09年）: 390
1998年（平成10年）: 444
1999年（平成11年）: 445
2000年（平成12年）: 442
2001年（平成13年）: 417
2002年（平成14年）: 406
2003年（平成15年）: 417
2004年（平成16年）: 447
2005年（平成17年）: 450
2006年（平成18年）: 445
2007年（平成19年）: 478
2008年（平成20年）: 477
2009年（平成21年）: 503
2010年（平成22年）: 522
2011年（平成23年）: 508
2012年（平成24年）: 510
2013年（平成25年）: 540
2014年（平成26年）: 532
2015年（平成27年）: 550
2016年（平成28年）: 561
2017年（平成29年）: 581
2018年（平成30年）: 557
2019年（令和元年）: 531
乘車人次圖表
車站周邊

中八木巴士站（廣島電鐵（日语：）、廣島交通（日语：））
廣島市立城山北中學（日语：）
廣島市立八木小學（日语：）
八木峠（日语：）
國道54號（日语：）
太田川
注腳

↑  8月16日から続く大雨等による被害状況について（第６報）PDF （日語） - 國土交通省 災害情報，2014年8月20日 截至15:00
↑  広島大規模土砂災害で可部線など不通 （页面存档备份，存于）（日語） - response 2014年8月20日
↑   (新闻稿). 西日本旅客鉄道. 2014-08-22  [2021-05-29]. （原始内容存档于2021-06-03） （日语）.
↑   (新闻稿). 西日本旅客鉄道. 2014-08-29  [2021-05-29]. （原始内容存档于2021-06-02） （日语）.
↑  . 廣島市.   [2014-10-05]. （原始内容存档于2014-10-06） （日语）.
↑  《廣島市統計書》
↑  《廣島市勢要覧》
相關條目

日本鐵路車站列表 Ka
外部連結

上八木｜車站資訊：JR出門網 - 西日本旅客鐵道
托尔斯滕·恩格尔曼

| 托尔斯滕·恩格尔曼 |
| --- | --- |
出生: 1981年7月20日  （43歲）
职业: 赛艇运动员 
托尔斯滕·恩格尔曼（德語：，1981年7月20日—），德国男子赛艇运动员。他曾代表德国参加世界赛艇锦标赛，获得一枚金牌、二枚银牌和二枚铜牌。他也参加了2004年夏季奥运会。
参考资料

↑  . International Olympic Committee.   [2022-05-27]. （原始内容存档于2022-05-27）.
上海公交浦东5路

| 浦东5路>  |
| --- | --- |
: 浦东杨高
使用車輛: SXC6890G3 SXC6105G4B ZK6105BEVG29

: 利津路巨峰路
途經: 利津路、东陆路、金吉路站、金穗路站、顾唐路站、曹路镇、曹路站、合庆镇、蔡路镇
: 卓耀路悦达路
: 27.9公里
: 90分钟
: 06:30-22:00
: 05:30-20:30
: RMB¥2元
浦东5路是上海市的一条公交路线。行驶途径金桥、张桥、曹路、合庆、三甲港至奥特莱斯威尼斯小镇。
浦东5路开线时原名蔡陆专线，2018年8月11日首班车起从东昌路渡口缩线至金桥路地铁站。三甲港终点站搬迁，延伸配套奥特来斯购物中心。由卓耀路悦达路开往金桥路地铁站（轨道交通6号线）。2020年10月11日，缩线至利津路巨峰路。
路线基本资料

所属车队电话：(021)58811380
路线基本资料 > 服务时间

利津路巨峰路: 06:30—22:00
卓耀路悦达路：05:30-20:30
路线基本资料 > 收费

本线路实行单一票价，RMB¥2元，另外线路实行公交换乘优惠。
路线基本资料 > 停站

上行：利津路巨峰路 - 东陆路五莲路 - 东陆路博兴路 - 东陆路长岛路 - 东陆路金高路 - 东陆路金海路 - 金海路申江路 - 金海路金穗路 - 杉达大学 - 民耀路上川路 - 上川路民耀路 - 上川路民雨路 - 曹路 - 金钻路 - 凌空北路 - 龙东大道 - 合庆 - 周家码头 - 青墩 - 蔡路 - 三甲港
下行：三甲港 - 蔡路 - 青墩 - 周家码头 - 合庆 - 龙东大道 - 凌空北路 - 金钻路 - 曹路 - 上川路民雨路 - 上川路民耀路 - 民耀路上川路 - 杉达大学 - 金海路金穗路 - 金海路申江路 - 东陆路金海路 - 东陆路金高路 - 东陆路长岛路 - 东陆路博兴路 - 东陆路五莲路 - 东陆路张杨北路路 - 巨峰路张杨北路 - 利津路巨峰路
沿途经过

卫生机构：浦兴社区卫生中心
教育机构：上海第二工业大学，杉达大学，上海金融学院
政府机构：浦东新区曹路镇人民政府
旅游景点：三甲港广场、佛罗伦萨奥特莱斯
参考

↑  .   [2009-07-01]. （原始内容存档于2009-09-03）.
另见

上海公共汽车
上海公交线路列表
凌君武

凌君武（1962年—2014年1月10日），字寅是，祖籍绍兴。生于江苏苏州市，中华人民共和国画家。
生平

毕业于南京师范大学美术系。1998年于中央美术学院版画系攻读硕士，并留校任教。后任苏州美术馆副馆长兼苏州版画院院长，中国美术家协会会员。编著《水印版画技法》、《归去来兮——凌君武水印版画艺术》、《水·印·象——第十一届姑苏之秋当代水印版画作品集》。2014年1月10日，因忧郁症跳楼自尽。
参考

↑  . 人民网.   [2014-02-22]. （原始内容存档于2014-03-01）.
↑  . 大公网.   [2014-02-22]. （原始内容存档于2014-02-28）.
托諾帕 (亞利桑那州)

| 托諾帕 |
| --- | --- |
人口普查指定地區

托諾帕托諾帕在亞利桑那州的位置
坐标：33°29′37″N 112°56′14″W﻿ / ﻿33.49361°N 112.93722°W﻿ / 33.49361; -112.93722
國家: 美国
州份: 亞利桑那州
縣: 馬里科帕縣
面积
 • 总计: 3.54 平方公里（1.37 平方英里）
 • 陸地: 3.54 平方公里（1.37 平方英里）
 • 水域: 0.00 平方公里（0.00 平方英里）
海拔: 450 公尺（1,490 英尺）
人口（2010年美國人口普查）
 • 總計: 60人
 • 密度: 16.9人/平方公里（43.9人/平方英里）
时区: 北美山区时区（UTC-7）
 • 夏时制: MDT（UTC-6）
美國郵區編號: 85354
電話區號: 623（英语：）
地名信息系统ID: 012605
托諾帕（英語：）是位於美國亞利桑那州馬里科帕縣的一個人口普查指定地區。根據2010年美國人口普查，該地共人口500人，而該地的面積約為3.54平方千米。
地理

托諾帕的座標為33°29′37″N 112°56′14″W﻿ / ﻿33.49361°N 112.93722°W﻿ / 33.49361; -112.93722，而該地最高點為海拔高度450米（即1490英尺）。
參考文獻

1 2  . . United States Geological Survey.
↑  . 美国人口调查局.   [2011-05-14]. （原始内容存档于2013-09-11）.
夜魔俠集數列表

《漫威夜魔俠》（英語：，簡稱《夜魔俠／》）是一部由德魯·戈達德開創，改編自漫威同名漫畫，並於2015年4月10日在Netflix開播的美國電視劇。
2015年4月21日，Netflix宣布續訂第二季。
系列概況

| 季數 | 集数 | 集数 | 上線日期 | 上線日期 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 13 | 13 | 2015年4月10日 (2015-04-10) | 2015年4月10日 (2015-04-10) |
| 2 | 13 | 13 | 2016年3月18日 (2016-03-18) | 2016年3月18日 (2016-03-18) |
| 3 | 13 | 13 | 2018年10月19日 (2018-10-19) | 2018年10月19日 (2018-10-19) |
參考資料

↑  . Marvel.com. April 21, 2015  [April 21, 2015]. （原始内容存档于2015-04-22）.
外部連結

官方网站
官方网站
《《夜魔俠》》各集列表 来自互联网电影数据库
下寮子車站

| 下寮子車站 Sialiaozih Station |
| --- | --- |


位置: 臺南市東山區
者: 臺灣糖業公司
途经: 烏樹林線（廢止）
其他
车站: 無
历史
启用日期: 1944年6月16日
关闭日期: 1979年9月1日
下寮子車站位於臺灣臺南市東山區，是臺灣糖業鐵路烏樹林線的車站。
車站構造

單式月臺1面1線的地上車站（廢止時）。
車站周邊

下寮子
歷史

1944年6月16日：新營－烏樹林－番社（東山）路線營運。
年月日不詳：營運。
1979年9月1日：隨著烏樹林線停止載客而廢站。
現況

站房、軌道有保存下來（2019年1月之狀況）。
2007年時有烏樹林－東山復舊的觀光化計劃。
參考來源

↑  糖鐵東山線 再傳爭取復駛 Archive.is的存檔，存档日期2013-04-18，自由時報
鄰近車站

| 前一站 | 台灣糖業鐵路 | 台灣糖業鐵路 | 台灣糖業鐵路 | 後一站 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 烏樹林車站 |  | 烏樹林線 （廢止） |  | 東山車站 |
凱利·布拉茨

| Kelly Blatz |
| --- | --- |
出生: Kelly Steven Blatz  (1987-06-16) 1987年6月16日（37歲） 美國柏本克 (加利福尼亞州)
居住地: 美國加利福尼亞州
职业: 演員，音樂人
活跃时期: 2004–現在
凱利·布拉茨（Kelly Steven Blatz，1987年6月16日—）是美國的一位演員和音樂人。他在電玩特工中擔任主演，並且也出演過90210等電視劇。
凌南戰鬥

凌南戰鬥發生於1933年2月26日，地點則是在中國凌南一帶。是抗日戰爭初期的主要戰鬥之一，交戰一方為守軍之國民革命軍，另一方則為日軍南路。而中國軍隊領導者為孫兰峰、繆澂流、丁喜春、劉番九、孫魁元等人。最後，日軍南路獲勝。
參考文獻

中華民國國防大學編，《中國現代軍事史主要戰役表》
情感计算

情感计算（英語：，亦作，英語：，或情感AI，英語：）是一个跨学科领域，涉及计算机科学、 心理学和认知科学，旨在研发能够识别、解释、处理、模拟人类情感的系统。虽然该学科最早可追溯至早期的哲学研究，即人们对情绪的剖析，但真正使其成为现代计算机科学分支的，则是1995年罗莎琳·皮卡德发表的关于情感计算的论文。人们研究情感计算很大程度上是为了能够模拟共情——机器应该能够解释人类的情绪状态，做出相适应的行为，对情绪给予恰当的回应。
文本情感分析（英語：）和情感分析的区别在于，前者仅辨识词语的情感极性，后者辨识人类的不同情绪。
研究范围 > 分类与维度

条目：情绪
在认知科学和神经科学中，描述人类感知，并对人类情感进行分类的模型主要有两种： 连续模型（英語：）和分类模型（英語：）。若将可能的面部表情视作一个空间，那么连续模型将每个情绪的面部表情定义为该空间的特征向量（比如，该模型能够将不同的情绪解释为不同的表达强度）。相反，分类模型由数个不同的分类器组成，每个分类器各自侦测不同的情感。这个模型解释了许多现象。例如，如果在快乐与惊奇的表情图片之间插入变形序列的话，在这些过渡图像中，人们看到的要么是快乐要么是惊奇的神情，而不会认为是两者兼有。
研究范围 > 分类与维度 > 分类模型

条目：情绪分类
中国自古代就有“喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲”的“七情”说法，这便是情绪分类模型的一个例子。情绪的正确分类是心理学上历来的争议话题，现代心理学中对此大致有两种观点，一种认为情绪可以被割裂地划分为几类，另一种认为大部分情绪本质相同，仅仅是程度上存在差异。持分类模型态度的心理学家大多赞成将情感分为基础情感和复合情感。
研究范围 > 分类与维度 > 连续模型

维度情绪论是基本情绪论之外的另一种情绪研究观点，认为情绪固有性质存在度量，即维度（英語：）。维度具有两个方向的极端，即极性（英語：）。关于情感的连续模型并没有统一的标准评价其好坏，常见的连续情感模型有：
Johnston一维模型
Wessman–Braduburn–Zevon二维模型
Wundt三维模型
Schloberg三维模型（倒立圆锥）
Plutchik三维模型（抛物锥）
Mehrabian和Russell的PAD（愉悦度—唤醒度—优势度，英語：）三维模型
Blumenthal三维模型
Millenson三维模型
Taylor三维模型
Izard四维说
Krech四维说
Frijda六维说
研究范围 > 检测与识别情感信息

情感信息的检测会从被动式传感器开始，它能够捕捉到用户的生理状态、行为表现方面的原始数据，这些数据和人类用以觉察他人情感的线索很相似。例如，摄像机可以捕捉面部表情、身体姿势和手势，麦克风则可以捕捉语音。一些传感器还可以通过测量生理数据（如皮肤的温度和电势）来探测情感线索。
识别情感信息需要从收集的数据中提取有意义的模式，通常要用到多模态的机器学习技术（如语音识别、自然语言处理、面部表情检测）。处理的结果要么会被打上标签，要么会映射到“正负性—唤醒度（）”空间上的点。
研究范围 > 机器中的情感

设计一种计算设备，使其能够展现出天然的情感能力（或是至少令人信服地模拟出人类的情感），是情感计算的另一研究范围。基于现有的技术能力，模拟对话机器人的情感是更具可行性的一种做法，以此来丰富并推动人与机器之间的互动。正如人类的情感和激素水平以及神经肽的波动息息相关，机器中的情感可能会与其自动学习过程的进展（或无进展）的抽象状态相关联。以此观之，不论是人还是机器，情绪状态与其学习系统的学习曲线对时间的导数（即“扰动”）相关。
人工智能的先驱之一——马文·闵斯基，在《情感机器（英语：）》一书中将情感和机器智能这一更为广泛的概念联系了起来。他说，情感“和我们称之为‘思考’的过程并没有显著差别”。
识别技术

这些方法有一个很重要的共同缺陷：它们只能从图像中检出一种情绪，也就是在应用了各种方法中胜出的那个情绪；但在日常生活中，我们总能从单一图像中感知到不止一种情感。分类和连续模型都无法识别多种情感，因此对情感建模有一种新方法，即将一小部分类别的重叠视为一个新类别。有关这一主题的详细研究请参见综述《人类对面部表情情感的感知模型：研究现状与展望（）》。
以下各节将介绍可用于情感识别的特征。
识别技术 > 语音情感

自主神经系统的各种变化可以对人的语音产生间接影响。情感技术可以利用这些信息来识别情感。例如，在恐惧、愤怒或欢乐的状态下产生的言语会变得快速、大声，更确切地说，音域会更宽更高；而在疲劳、无聊或悲伤等情绪下，语音倾向于变得缓慢、低沉与不清楚。 有些情感被证实更容易通过计算识别，如愤怒或赞同。
情感语音处理技术可以利用语音特征的计算分析来识别用户情绪状态。模式识别技术可被应用于声学参数和韵律特征，例如音调高低和语速等。
语音分析可以高效地分析情感状态，在最近的研究中达到了70%至80%的正确率。这一正确率已经超过了普通人识别精度的均值（大约60%），但是比生理学或面部识别方法的正确率要低。然而，由于大多语音特征与文化或语义无关，研究者认为这是一个未来的研究前景方向。
识别技术 > 语音情感 > 算法

条目：机器学习
进行语音/文本的情感检测需要建立可靠的数据库、知识库或者向量空间模型。为了适应各种应用，这些库或是模型涉及面应当足够广泛。另外，还需要选择出一个又快又准确的情感分类器。
目前，常用的分类器有线性分类器、k-近邻（k-NN）、高斯混合模型、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树算法和隐马尔可夫模型（HMM）。各种研究表明，选择合适的分类器可以大大提高系统的效率与精度。以下简要说明每个算法：
线性分类器：特征以向量的形式表示，通过计算特征的线性组合来分类。
k-近邻算法：计算并选取特征空间中的点，将其与k个最近的数据点相比较，分类决定于比较点中频数最大的类。
高斯混合模型：是一种概率模型，用以发现并表示整体中局部的存在。利用特征的多个高斯概率密度函数混合来分类。
支持向量机：一种（大多是二分的）线性分类器，可将空间分成两个（或更多）集合，来实现对点的分类。
人工神经网络：利用多层的、仿生的神经网络进行复杂的非线性分类。
决策树学习：在一颗树中，每个叶子结点都是一个分类点，分支（路径）代表了一系列相邻接的特征，最终引向叶子节点实现分类。
隐马尔可夫模型：是一种马尔可夫统计模型，其中的状态与状态转移并不直观。而依赖于这些状态的输出序列是可见的。在情感识别领域，输出代表了语音特征向量序列，其使得状态序列可在模型处理时被推导出来。这些状态包括情感表达中的各中间步骤，每个状态在输出向量上都有一个概率分布。状态序列是我们能够预测正在试图分类的情感状态，这也是语音情感识别中最为常用的技术之一。
研究证实，有了足够的声音样本之后，人的情感可以被主流分类器所正确分类。文献建议使用的模型由以下三种组合而成：k-NN、C4.5决策树和径向基函数核的SVM。这一组合模型比每单个分类器性能都更好，也超过了使用混合核（英語：）的“一对多”（英語：）多类SVM，以及C5.0决策树与神经网络的组合。
识别技术 > 语音情感 > 数据库

目前绝大多数的系统都是数据依赖的。选择一个恰当的数据库来训练分类器因而成为语音情感识别的首要问题。目前拥有的大部分数据是从演员获得的，都是一些典型的情绪表现。这些所谓的表演数据库大多基于保罗·艾克曼的基础情绪理论，其假设了六种基础情绪的存在，即愤怒、害怕、厌恶、惊奇、愉快和哀伤，而其他情绪仅仅是前六者的组合。
另一方面，对现实生活应用来说，自然数据更受青睐。通过观察并分析被试在自然情境下的行为，研究者可以建立自然情感的数据库。最终，自然数据库会帮助系统识别情境下的情绪，也可以用来发现交互的目标和结果。由于这类数据的自然性，可以真实自然地反映人机交互下的情感状态，也就可以应用于现实生活中的系统实现。
尽管自然数据相比表演数据有更多优势，然而自然数据难以获得，情感密度也更低。由于环境噪声的存在、被试与麦克风的距离较远，自然情境下获得的数据信号质量也因此更差。埃尔朗根-纽伦堡大学的AIBO情感资料库（）是建立自然情感数据库的首次尝试，其采集基于10—13岁儿童与索尼AIBO宠物机器人玩耍的真实情境。 同样，在情感研究领域，建立任何一个标准数据库，都需要提供评估方法，以比较不同情感识别系统的差异。
识别技术 > 语音情感 > 语音叙词

情感识别的复杂度随情感类别和语音叙词的增加而增加，因此选取最为相关的特征是必要的。这样做不仅可以确保模型识别情感的成功率，也可以提升计算性能，尤其对实时检测系统更要如此。可选项很多，有些研究曾提到超过200种不同的特征。最为常见的语音特征被归纳为以下列表：
频率特征
音调形状（英語：）：由基础频率改变的频度所影响
平均音高：讲话者相对于正常说话的高低
音高轮廓（英語：）：频率随时间变化的趋势，可升高、降低或持平
尾音下降（英語：）：一段话末尾频率下降的多少
音域：一段话最高频率和最低频率的差值
时间相关特征：
语速：单位时间内词数或音节数
重音频率（英語：）：重读发生的频率
音质参数与能量叙词：
呼吸音（英語：）：说话中的呼吸噪声
透明度（英語：）：语音中高频和低频的占比
响度：语音波形的振幅
间断不连续性（英語：）：描述有声和静默之间的转换
音调不连续性（英語：）：描述基础频率的转换
识别技术 > 面部情感检测

面部表情的检测和处理可以利用隐马尔可夫模型和人工神经网络等方法，也可在多模态的检测中将各种方法组合或交融起来（多模态，例如面部表情和语音韵律结合、面部表情和手势结合、面部表情和语音与文本的多模态数据与元数据分析），以更加稳健地估计对象的情感状态。
识别技术 > 面部情感检测 > 面部表情数据库

建立情感数据库极其困难和耗时，然而其又是识别人类情感的必要步骤。大多公开的情感数据库仅包含摆拍的面部表情，在这样的数据库中，参与者会被要求摆出不同基础情感的对应表情；而在自然表情数据库中，面部表情是自发的。自然表情的发生需要选取恰当的刺激，这样才能引起目标表情的丰富展示。其次，这个过程需要受过训练的工作者为数据做标注，以实现数据库的高度可靠。因为表情及其强度的感知本质上是主观的，专家的标注对验证而言是十分重要的。
研究者接触到的数据库可能包括以下三种：峰值表情（英語：）数据库、中性到峰值表情的图像序列数据库和打上了情感标注的视频片段。被广泛使用的开放表情数据库有CK+和JAFFE。
识别技术 > 面部情感检测 > 情感分类

条目：情绪分类
在20世纪60年代末，保罗·艾克曼在巴布亚新几内亚的法雷人部落中进行了跨文化研究，之后提出，情感所对应的面部表情是普遍的，与文化无关。因此他提议，面部表情是生物本能，可以安全、正确地被归类。此后，他于1972年正式提出六个基本的情感：
愤怒
厌恶
恐惧
快乐
悲伤
惊奇
之后在1990年代，艾克曼在基本情感列表中加入了一系列的积极和消极的情绪。并不是所有这类情感都对应于面部肌肉新加入的情感如下：
趣味（英語：）
蔑视（英語：）
满足（英語：）
尴尬
兴奋（英語：）
内疚
成就感（英語：）
放松（英語：）
满意（英語：）
愉快（英語：）
羞辱
识别技术 > 面部情感检测 > 面部行为编码系统

依肌肉动作定义表情的方法已经被应用于情感生理表达的形式分类。在由保罗·艾克曼（）和华莱士·V·弗里森（）提出的面部表情编码系统（英語：）中，动作单位（英語：）是核心概念。即，一块多一组肌肉的收缩或舒张。尽管这一概念看起来简单，但已经足以建立和描述复杂的情感识别系统。
通过识别不同的面部特征，研究人员能够将其映射到相应的行为单元代码。据此，他们依这些单位提出了六种基本情绪的分类（“+”意思是“和”）：
| 情感 | 行为单位 |
| --- | --- |
快乐: 6+12
悲伤: 1+4+15
惊讶: 1+2+5B+26
恐惧: 1+2+4+5+20+26
愤怒: 4+5+7+23
厌恶: 9+15+16
蔑视: R12A+R14A
识别技术 > 面部情感检测 > 面部情感检测的挑战

正如计算领域的大多数问题一样，面部表情处理的情感检测也会遇到种种障碍需要克服，这样才能开发出选用算法的潜能。建模与追踪的准确性长久以来就是个问题，特别是在情感计算领域的早期。随着硬件的发展、新方法的创造与时间，精度缺乏的问题逐渐淡出，而噪声问题依旧。降噪的方法也是存在的，如邻域平均、线性高斯平滑、中值滤波等。  比较新的方法还有菌群优化算法（英語：）。
一般认为面部表情识别的准确度等级（并非情感状态识别的准确度等级）还没有达到可以广泛应用的层次。曾经有过将这样的技术应用于执法的实践，例如辨识罪犯，但并不成功。在没有提升扫描人脸的软硬件精度的前提下，准确度的进步已大大放缓。
其他问题包括：
大多研究中所使用的构成表达式其实并不自然，因此不是100％准确的。
缺乏旋转运动的自由度。 情感检测在正脸使用效果很好，但将头部旋转超过20度时，就会“出现问题”。
识别技术 > 身体姿态

身体姿态是检测用户的特定情绪状态的有效手段，特别是与语音和脸部识别一起使用时。依动作的不同，身体姿态分为反射性的（如被问题问住时下意识的抬肩膀）、复杂与有意义的（如手语交流）等。在不借助外物或环境的情况下，我们可以挥手、拍手或招手；借助外物时，则可以指向、移动、触碰和持握。计算机应该做到识别这些信息，以更有效地应用于人机交互。
身体姿态的检测已经有了很多方法提出。 一些文献将以下两种识别途径区别开来：基于三维模型的，和基于外观的（英語：）。前者将肢体关键部位的三维信息利用起来，以获得若干重要参数，例如手掌位置和关节角度；后者则是直接利用图像或视频做解释。手势是身体姿态情感研究的一大集中领域，上文所提到的三维模型和外观方法都有在此使用。
识别技术 > 生理检测

生理信号可用以检测与分析情绪状态，这些生理信号通常包括脉搏、心率、面部肌肉每分钟收缩频率等。这一研究领域仍处于相对起步的阶段，但发展迅猛，并已经有实用的产品出现。常被用来分析情感的生理信号种类有血容量脉冲、皮肤电反应、面部肌电图等。
识别技术 > 生理检测 > 血容量脉冲 > 概述

血容量脉冲（英語：）通过光电容积描记法记录，该方法可以检测肢体末端的血流变化。 记录峰值代表着心搏周期中血流被泵到肢体末端。当被试受到惊吓或感到害怕时，他们往往会心跳加速，导致心率加快，从而在光电容积描记图上可以清楚地看到波峰与波谷间的距离变小。被试平静下来后，血液流回末端，心率回归正常。
识别技术 > 生理检测 > 血容量脉冲 > 方法

在皮肤上照射红外光，利用特制传感器检测光的反射量。由于红外光被血液中的血红蛋白吸收，反射光与BVP相关。
识别技术 > 生理检测 > 血容量脉冲 > 弊端

确保传感器发射红外光并确保检测点始终在同一肢端上相当麻烦。尤其是被试需要伸展身体，也会因为使用电脑变化姿势，这更为检测增加了难度。影响血容量脉冲还有其他因素，例如被试觉得冷了或热了，都会导致血液向肢体末端流动的状态发生改变，而这与其情绪状态无关。
识别技术 > 生理检测 > 面部肌电图

面部肌电图（肌电图，英語：）可以用来检测面部肌肉活动，放大肌纤维收缩的微小电流。面部表情和情绪关联性极大，以下两组肌肉是情感检测的主要研究对象：皱眉肌（用来检测负向情感效果最佳）和颧大肌（微笑时扬起嘴角用到的肌肉，用来检测正向情感效果最佳）。
识别技术 > 生理检测 > 皮肤电反应

皮肤电反应（英語：）是皮肤电导的度量，与皮肤的湿润程度相关。由于汗腺分泌受神经系统控制，GSR同身体的唤醒度状态有关。被试唤醒度越高，皮肤电导和GSR数值越大。
皮肤电的测量使用两个氯化银电极，将其贴置于皮肤表面并施加一个小电压。电导由传感器测定。为了减少不适感、减轻刺激，电极可以贴在脚上，以达到释放双手、允许被试操作鼠标键盘的目的。
识别技术 > 视觉审美

艺术和摄影世界中的美学指的是美的本质和欣赏原则，对美和其他审美特质的判断是高度主观的事情。宾夕法尼亚州立大学的一组计算机科学家，将自动评价图像的审美特质视作机器学习的一大挑战，他们将一个同行评级的在线照片分享网站作为数据源，从中抽取了特定的视觉特征，可以作为图像导致审美愉悦或不愉悦之间的差别。
潜在应用 > 人机交互与产品设计

正如人工智能先驱马文·闵斯基在其著作《心智社会》所指出的：“问题不在智能机器是否拥有情感，而是在机器有了智能之后怎样可以没有情感。”人与人之间的交流因科技的发展而越来越频繁，但通讯过程本身是与机器打交道，而不是与人。在机器愈发智能的21世纪初期，人也越发不满于机器在情感上的冰冷。与机器沟通过程更加友好的需求，使得情感计算在人机交互等领域存在着大量潜在应用。
情感计算可以提升人机交互中的用户体验，例如情感镜子让用户看到自己如何表现情绪、情感监控机器人会在发送愤怒的电子邮件之前发出警告、音乐播放器可以根据情绪选择曲目。
可处理情感信息的机器人系统在不确定或复杂的环境中展现出了高度的灵活性。陪伴性设备，比如电子宠物可利用情感计算能力提升真实感并带来更高的自主性。社交机器人，以及越来越多的被用于医疗的机器人，因为能够识别情感，可以更好地判断用户或患者的情绪状态，以及时对自身的行为或程序做出调整。在老龄化和缺乏年轻医疗工作者的国家，这些应用可以解决很多社会问题。
在电子学习应用中，情感计算可以用来发现学习者厌倦、感兴趣、沮丧或高兴的情况，以调整计算机中教师的教学风格与节奏。
罗马尼亚研究人员Nicu Sebe博士在采访中提出了一个想法，即分析使用某种产品时（原话以冰淇淋为例）一个人的面部表情。企业可以通过这类分析来推断他们的产品是否会被相应的市场所接受。人们可以利用实时视频记录被试者的面部表情，使用情绪状态识别，来判断电视广告的有效性。综合考虑从大量被试者身上获得的结果，就可以判断该广告（或电影）是否具有预期的效果，以及观众最感兴趣的要素是什么。
潜在应用 > 电子游戏

情感型电子游戏可以通过生物反馈设备获取玩家的情绪状态。有一些简单的生物反馈形式，例如通过测量游戏手柄按钮按压的压力，可以获知玩家的唤醒度水平，二者已被证明具有很强的相关性。另一方面的应用是脑机接口。情感游戏已被用于医学研究，以改善自闭症儿童的情感发展。
潜在应用 > 安全与医疗

情感计算也可以应用于社会监督，改善社会治安、改善居民幸福感。配有情感计算装置的汽车可以监测驾驶者和乘客的情绪状态，采取相应的安全措施。举例来说，可以在检测到驾驶者生气时做出善意的提醒，以规避事故的发生。
情感计算也被应用于开发自闭症患者与外界交流的技术。心理咨询在确定患者情感状态时也可从情感计算中受益。