Vorhersage des persönlichen Affektstatus durch Integration von Daten tragbarer Sensoren und selbstberichteter Tagebücher

Ein multimodales Deep-Learning-Modell, das objektive Metriken von tragbaren Geräten und selbstberichtete Tagebücher integriert, um den Affektstatus eine Woche im Voraus vorherzusagen.