本文是中国中文信息学会情感计算专委会于《中文信息处理发展报告（2021）》中的相应部分。
人类情感是人们相互交往中主动选择和创造的结果，它是通过特定的人类行为和符号来表现、传达和显示的。因此，“情感”实际上是社会意义和各种符号价值的载体与承担者。人类的认知，行为以及社会组织的任何一个方面几乎都受到情感的影响。1985年，人工智能的奠基人之一 Minsky 就明确指出：“问题不在于智能机器能否有情感，而在于没有情感的机器能否实现智能” 。但由于当时技术限制，赋予计算机或机器人以人类式情感的研究并未受到广泛关注。1995年情感计算的概念由 P
FP的全称是Frequent Pattern，在算法中使用了一种称为频繁模式树（Frequent Pattern Tree）的数据结构。FP-tree是一种特殊的前缀树，由频繁项头表和项前缀树构成。FP-Growth算法基于以上的结构加快整个挖掘过程。
Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见的超市购物数据集，或者电商的网购数据集中，如果我们找到了频繁出现的数据集，那么对于超市，我们可以优化产品的位置
分类，概率统计
事件A在事件B发生的条件下的概率
$$ P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)} $$
2.乘法公式
P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)
n>=2
p(A_1A_2**A_n)=P(A_1)P(A_2|A_1)P(A_3|A_1A_2)...P(A_n|A_1A_2...A_n1
3.全概率
如果事件组B1，B2，.... 满足 1. B1，B2....两两互斥，即 Bi ∩ Bj = ∅ ，i≠j ， i,j=1，2，....，且P(Bi)>0,i=1,2,....; 2. B1∪B2∪....=Ω ，则称事
ARIMA模型由Box与Jenkins于上世纪七十年代提出，是一种著名的时间序列预测方法。ARIMA的含义是单积自回归移动平均过程，其含义为：假设一个随机过程含有d个单位根，其经过d次差分后可以变换为一个平稳的自回归移动平均过程，则该随机过程称为单积（整）自回归移动平均过程。
名称解读
AR: 自回归模型 Autoregressive model
I : 差分
MA: 滑动平均模型 Moving average model
如何设计电池管理系统
在过去十年中，电池供电的应用已变得司空见惯，此类设备需要一定程度的保护以确保安全使用。电池管理系统 (BMS) 监控电池和可能的故障情况，防止电池出现性能下降、容量衰减甚至可能损害用户或周围环境的情况。BMS 还负责提供准确的充电状态 (SoC) 和健康状态 (SoH) 估计，以确保在电池的整个生命周期内提供信息丰富且安全的用户体验。设计合适的 BMS 不仅从安全的角度来看至关重要，而且对于客户满意度也很重要。
用于低压或中压的完整 BMS 的主要结构通常由三个 IC 组成：模拟前端 (AFE)、微控制器 (MCU) 和电量计（见图 1）。电量计可以是独立的 IC，也可
知识图谱由于其数据包含实体、属性、关系等，常见的关系型数据库诸如MySQL之类不能很好的体现数据的这些特点，因此知识图谱数据的存储一般是采用图数据库（Graph Databases）。而Neo4j是其中最为常见的图数据库。
bin/neo4j start
neo4j.bat console
Neo4J 提供了一个用户友好的 Web 界面，可以进行各项配置、写入、查询等操作，并且
实验结果展示
数据集
hour.csv
instant,dteday,season,yr,mnth,hr,holiday,weekday,workingday,weathersit,temp,atemp,hum,windspeed,casual,registered,cnt
1,2011-01-01,1,0,1,0,0,6,0,1,0.24,0.2879,0.81,0,3,13,16
请参阅我们 关于设置设计环境和运行 Virtuoso 的教程
JWT将 相关信息放在 令牌里
jwt全称 JSON Web Token。这个实现方式不用管如何进行存储（内存或磁盘），
因为它可以把相关信息数据编码存放在令牌里
。JwtTokenStore 不会保存任何数据，
但是它在转换令牌值以及授权信息方面与 DefaultTokenServices 所扮演的角色是一样的。
安全性
OAuth2提供了JwtAccessTokenConverter实现，添加jwtSigningKey，以此生成秘钥，以此进行签名，只有jwtSigningKey才能获取信息。
/**
* 对Jwt签名时，增加一个密钥