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（第一人称＋网赌＋日常＋救赎） （新书，评分刚出，后面会涨，放心品鉴！） 我叫李阳，一个高中辍学、混吃等死的废物。 直到那天，兄弟发我一个链接 ——命运，从此失控。 一分快三的豹子让我血脉贲张，PC28的长龙让我反复粉身碎骨。 我曾在“赏金女王”的免费旋转里封神，也在麻将消除的音效中坠入地狱。 兄弟，不，所有看到这段话的人——求你，别碰。 那条路的尽头，没有财富，只有毁灭！
废土
快穿：炮灰的幸福生活是(淡水流云2025)新书,这是一个现代人回到古代，回到一个完全没有任何超凡的真实世界，靠着将一切数据属性化的异能，慢慢崛起的故事。 精彩尽在快穿：炮灰的幸福生活
硬科幻
【萌宝+团宠+修仙+爽文+无CP】 青云宗老祖疯了！云游百年，回宗后竟收了一个话都说不清、走路都打晃的三岁奶娃娃当关门弟子，还赐其与峰主同阶的地位！ 老祖问她练剑连累不累，她奶声奶气的说“不累，就是腿一闪一闪的。” 自此整个宗门暗地里看小竹峰的笑话，结果却集体傻眼了。 别的弟子挥汗如雨练剑时，她拿着木剑追蝴蝶，竟无意间领悟了风之剑意。 别的弟子为炼制一颗丹药焦头烂额时，她拿着灵草玩过家家，竟无意间练成极品丹药。 宗门长老为道心所困时，她一句梦话，竟让金丹长老当场道心重塑，引得全宗高层证道狂欢！ 面对漫天祥瑞和各路大佬的投喂，被誉为“宗门祥瑞”的风息，正嗦着手指，一脸无辜：“思父，息息要糖糖……” 宗门长老们集体哀求：“祖师爷，我也想抱抱宗门的小道祖！” 旁人有的，我徒儿要有。 旁人没有的，我徒儿，也要有！ ——护徒狂魔云之初。
双强
功练百遍，其义自见！】【今日有效修炼达到一百次，获得一次“顿悟”】在这个拳能倒转山河，腿可踏碎星辰的高武世界，红河一中的武道班学生徐无异，意外觉醒一个面板，名为“武道勤业录”：【武道勤业录】武学：基础锻体法当前境界：初学（97.3%）武学特性：未开启评估：根基微薄，潜力未发掘。这个面板并不会直接为他提供帮助，唯一的作用，就是将他每一分努力都量化、记录，并给予最公平的回报。当徐无
掉马
里的张无忌是由影帝梁朝伟饰演，也许能追回你对黎美娴版赵敏的回忆。黎美娴饰演的赵敏被评选为最温柔版的赵敏，我认为她虽美不艳，无张扬之美，却多了几分娴静和柔和。 “”汪明荃在1979版《科学数据政策研究的热点及演化趋势分析》 中饰演赵敏，汪明荃的自信和她的独特气质曾让金庸表示，汪明荃是他心目中饰演赵敏的最佳人选。金庸在评价汪明荃时说：‘岁月在她身上凝固了，过了20年仍旧和当年一样的美丽英俊。 ’，但阿姐饰演的赵敏并没有给现在的观众留下太深印象，毕竟那是30多年前的电视剧，服装、道具、特技等都不能和现在的电视剧相媲美，阿姐版的赵敏因此也留下美艳不足的遗憾。” “在新版《你改个名字吧》 之前，电视剧版中受到最多好评的恐怕要数黎姿版的赵敏了，黎姿出色的外貌让她为这个人物的塑造加了不少分，在对比新旧赵敏时，我不得不说：‘黎姿的美丽让她在饰演赵敏时很占便宜，她的相貌就是对赵敏最好的演绎。而张敏饰演的电影版《HP之中短篇同人合集》中的赵敏，她凭借美貌与英气的结合，再加上演技所诠释的刁蛮性格，让她成为了最经典的蒙古郡主’。
鉴宝
穿越一人之下世界，成为龙虎山老天师的关门弟子，徐飞只想凭借逆天悟性，安安静静地修炼到地老天荒。 他结合前世记忆，成功推演出遮天法，闭关一甲子，悄然成就红尘仙。 本以为能一直苟到天荒地老，谁知罗天大蘸之上，神秘天幕降临，曝光天下强者！当【红尘仙·徐飞】的名字凌驾于老天师之上，登顶榜首时，全世界都疯了！ 老天师：“我那只会睡觉的徒儿，是仙？” 冯宝宝：“红尘仙，是啥子东西？”
出版文学
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现实
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民国
王晋康是中国科幻三巨头中的代表科幻作家。燕垒生科幻、玄幻双栖，具有极大市场号召力。索何夫着力点是广大科幻迷喜欢的外星文明，并多次获得中国科幻银河奖，是中国科幻新生力量的代表作家之一。 本书选取了王晋康、燕垒生、索何夫等多位作者最有代表性的中短篇作品，将几位作家毕生创作精华凝为一体。通过这一系列作品，不但可以领略中国科幻巅峰实力全貌，同时还可以看到中国最有想象力的大脑向全世界所展现出的一场场宏大的头脑风暴。
言情
基于人类注意机制的微表情检测方法 作者： 李婧婷 1 东子朝 1 刘烨 1,2 王甦菁 1,2 庄东哲 3 作者单位： 1. 中国科学院行为科学重点实验室, 北京 100101 2. 中国科学院大学心理学系, 北京 100039 3. 中国人民公安大学公共安全行为科学实验室, 北京 100038 提交时间： 2023-03-28 摘要: 微表情是一种持续时间极短、不易被察觉的面部动作, 揭示了个体的真实情绪, 可以被广泛地应用于谎言识别等领域。而微表情检测的研究受到小样本问题的限制。针对该问题, 本文结合计算机视觉技术与认知心理学实验方法进行探索。首先, 结合眼动技术和呈现-判断范式与阈下情绪启动效应的行为实验范式, 考察微表情识别中选择注意分配的认知机制, 细化人类识别微表情时的特征兴趣区域。其次, 结合人类注意机制, 提出基于自监督学习的多模态微表情检测方法。通过理论和关键技术的突破, 为真实场景下微表情检测的应用奠定基础。 Abstract: Micro-expressions are facial movements that are extremely short and not easily perceived, often generated under high pressure. Micro-expressions can reveal the individual's hidden real emotions and are important non-verbal communication clues, widely used in lies detection and other fields. Due to the difficulty of eliciting, collecting, and labeling micro-expression samples, micro-expression-related research becomes a typical small-sample-size (SSS) problem. In order to enlighten the application of micro-expression analysis technology in complex real-life scenarios such as national security and clinical consultation, this study focuses on the SSS problem and proposes a micro-expression spotting method based on human attention mechanism with multi-branching self-supervised learning through the intersection of computer and psychology. First, this study conducts an exploration related to attentional resources based on the cognitive mechanisms of psychological micro-expressions. A behavioral-experimental paradigm combining eye-movement techniques and a presentation-judgment paradigm with subthreshold emotion priming effects was used to examine the cognitive mechanisms of selective attention allocation in micro-expression recognition and to refine the distinct regions of interest in human recognition of micro-expressions. Thus, the model is effectively and directly enabled to acquire important micro-expression features from the input information. Then the relevant attention modules are further generated from multi-dimensions (time domain, spatial domain, and channel domain) by the deep learning network to improve the performance of the network in extracting micro-expression features with the limited sample size. Second, this study proposes a multi-branching self-supervised learning method based on the human attention mechanism for micro-expression spotting. Training in many unlabeled video samples for the pre-text tasks enables the model to extract features from regions of interest of micro-expressions, including structural and detail features and video dynamic change patterns. Thus, the limitation caused by the SSS problem could be avoided. Finally, the current data released for micro-expressions are video samples and do not include the corresponding depth information. This study will carry out a depth information-based micro-expression spotting method based on the first micro-expression database that includes image depth information being created by our research team. It enables self-supervised learning to learn the corresponding action patterns from the geometric information of the scene. This research will achieve theoretical and technological breakthroughs in the field of automatic micro-expression spotting, improve the accuracy and reliability, and lay the foundation for the application of micro-expression spotting in realistic and complex scenarios. Second, it can achieve the data augmentation of micro-expression samples by mining micro-expression clips in unlabeled videos. Thus, the micro-expression small sample problem could be solved, and the performance improvement of traditional supervised micro-expression spotting methods could be improved. 微表情检测 小样本问题 人类注意机制 自监督学习 深度信息 期刊： 心理科学进展 分类： 心理学 >> 社会心理学 引用： ChinaXiv:202303.09790 (或此版本 ChinaXiv:202303.09790V1 ) DOI:10.3724/SP.J.1042.2022.02143 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202303.09790.V1 推荐引用方式： 李婧婷,东子朝,刘烨,王甦菁,庄东哲.(2023).基于人类注意机制的微表情检测方法.心理科学进展.doi:10.3724/SP.J.1042.2022.02143 版本历史 [V1] 2023-03-28 00:13:43 ChinaXiv:202303.09790V1 下载全文
海外
海眠泡泡
广域湖上，非常的安静，众人唏嘘不已
这父母怎么这样啊……好无语
啊啊啊真的好喜欢！重刷好几遍了嗑到了
吃吃吃 我就是一整个大吃特吃!!!
文中文的心理描写真的很绝这段“你带我走入快乐的迷宫，又在中途放开我的手，让我迷失在重重鬼影里。……这里太黑，又太冷。”卡罗尔被困在了雄虫世界的束缚当中，他意识到自己被困住了，于是伪装了身体，然而内心依然无法伪装，他痛苦而又迷茫，找不到逃出去的路，但是又不想往回走。还有这段“你像一只干枯的，被钉死在花架上的蝴蝶标本。”这个也很绝，蝴蝶标本，外表美丽但没有生命力。“钉死”这个词用的很妙，有一种直击灵魂的感觉。这段在描写李塔拉生命力缺失的同时，也在描写卡罗尔对“生”的渴望和对现有困境的挣扎如果说李塔拉是被钉死的蝴蝶标本，那卡罗尔现在就是被囚困在玻璃瓶中的不断挣扎的蝴蝶写了一个人，对比出两个人，太厉害了大大