人工智能解锁犬类情感：体温胜过表情！

这项研究揭示了犬类情感识别的突破性转变，优先考虑温度数据而非视觉线索。 使用**多模态**方法来分析视觉、惯性、生理信息等不同数据流非常具有创新性，并为物联网应用开辟了新的途径。 这项研究令人印象深刻的 F1 分数 0.96 突显了这种新方法的潜力。

• •一项研究发现，体温比面部表情对犬类情感识别更重要。
• •该研究使用了**多模态**人工智能方法，结合了视觉、惯性、生理数据。
• •该模型实现了令人印象深刻的 F1 分数 0.96，展示了高准确性。