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World File Search System自拍
自拍墙：私人数据的公共空间
我们必须想象一个这样的公园——一个包容多种交叉文化的公园，一个连接即时数字名人、追随者、制造者、消费者、化身、机器人的世界——换句话说，连接新生的日常公民。矛盾的是，通过这种分层，就像过去的迭代一样，公共公园成为个人在多个领域寻求自我表达的出口。在最基本的形式中，自拍就是这种表达的活动，它能够生成连接物理环境和模拟环境的协议。虽然“自拍”被认为是一种看似最近的现象，但它是自拍肖像悠久历史中的最新发展。自拍随着技术的巨大变化而演变，但从某种形式上讲，自摄影诞生以来，它们已经伴随我们一个多世纪了。安迪·沃霍尔、科林·鲍威尔和艾未未都尝试过各种形式的自拍。它们的灵活性和易用性继续建立在摄影的长期轨迹之上，作为自我记录、与一群人一起捕捉时光的机会或独自表达自我的愿望，它们通常是由在特定地点感觉良好而引发的。随着社交媒体的出现，它们的受欢迎程度正在增长，因为它们可以立即
一次性付款感谢自拍希望基金
Mentors Mentees Mentors Mentees Aaron Cook Destinee Wright Leigh Ann Mauger Alicia Fields Mary Ling Willie Ruiz, Jr. Adolpho Navarro Lyontina Mollette Adria Duarte Cristina Nieves Matthew Utyro Ashley Kiper Melinda Jones Noah Campbell Mitch Menchaca Bree Deverill Oluwaseun Iyola Rosario Espinoza Rhonda Billingslea Mercedes Garza Ricky Duran Anel Arriola Robert Schoepe Natalia Hyrzodub Sarah Demory Nedenia Bennett Susan Hallett Roger DeCorte Suzanne Wang Karla Sanchez Ted Crews Jerrold Crowder Wathsna Sayasane Ruben Rico-Rodarte Xandon Keating Cooper Payne Yvonne Pastor Jessica Ruiz Alicia Springs Keirsten Anderson Angie Varela Nicole Chaidez Barbara Thomas Fitna Bahnoo Brandon Pickett Seth Crews Brian Basten Michelle Ferrari Cynthia Aguilar Allyson Pacini Ed Hard Mariel Tansey Ed Hard Mia Standford Heather Rasmussen Joseph Hicks Holly Rosenthal Taylor Clarke James Ayala Casey Comber Keith Slattery Armoney Thach
人工智能驱动的肌肉骨骼自拍监测与优化
Physimax 产品是一种使用任何 2D 智能手机摄像头进行科学的肌肉骨骼 (MSK) 评估的产品。Physimax 是第一个推出自动化、基于证据的“自助式”MSK 评估的产品。测试只需几分钟，无需评估员或前往服务提供商所在地。该解决方案结合了无标记计算机视觉和运动机器学习 (EM) 的专有技术和 IP，以提供全自动、可靠的运动测量和评分。美国专利号 20190274614：用于评估目标个体肌肉骨骼概况的系统和方法。Physimax 技术的可靠性和可预测性已得到科学验证，并被美国顶尖学术机构经常使用：北卡罗来纳大学、康涅狄格大学和西点军校。
在社会背景下研究人工智能
Wang, Y., Xie, X., Fardouly, J., Vartanian, L. R., & Lei, L. (2019)。青少年自拍相关行为与自我客体化和外表关注之间的纵向和相互关系。新媒体与社会。https://doi.org/10.1177/1461444819894346
感知哈希技术概述
3 Paivio, A.、Rogers, TB 和 Smythe, PC (1968)。为什么图片比文字更容易回忆？心理科学，11(4)，137-138。Madigan, S. (2014)。图片记忆。图像、记忆和认知，65-89。4 Highfield, T. 和 Leaver, T. (2016)。Instagrammatics 和数字方法：研究视觉社交媒体，从自拍和 GIF 到模因和表情符号。传播研究与实践，2(1)。5 然而，儿童性虐待 (CSA) 的录音和文字描述的存在也可能给 CSA 受害者和其他接触者带来痛苦。目前，关于网上 CSA 录音和文字描述的普遍性的研究很少。网上还存在其他与 CSA 有关的危害，这些危害不是基于图像的（例如诱骗）。
通过人工智能增强金融服务的合规性
ML 能够使用面部识别和生物特征活体检测来验证申请人的身份。面部识别技术可以将申请人的脸部与从其身份证件中提取的照片进行匹配。ML 通过检测两张照片之间的差异是否在公差范围内，或者脸部是真脸还是面具来支持此步骤。可以要求申请人从不同角度拍摄多张数字图像，以验证身份证上的独特安全功能，例如微缩印刷、全息图、布局和字体。还可能要求申请人录制一段简短的自拍视频，并使用面部提取模型来验证该视频是否由用户在现场环境中拍摄。ML 通常利用可以处理复杂背景、噪音、光线、字体和其他干扰的神经网络模型来帮助增强 OCR 技术。
不要让战术阻碍你制定转型战略
如果不提及当前所采用的战术，您能否清晰阐述自己的战略？为什么这很重要？因为战术就是现在。透过战术色彩的镜头看未来是困难的。想象一下：您正在思考割草机工厂的战略。您提出了“通过价格、功能和价值方面的割草机创新引领中端市场”的计划。您自豪地将其画在生产车间的墙上，并让您的产品团队努力推动该战略的成果。但是您犯了一个严重的错误：您将战略寄托在战术上——制造割草机——并且无意中将您的团队限制在已经存在的东西上。尽管您可能完美地执行了这一战略，但如果世界发生变化，您将不得不挤在柯达和百视达之间进行集体自拍。
经过训练的人工智能模型的特殊权利 A 论文
关于机器创作的作品是否受版权保护，美国专利商标局和世界各地的其他知识产权局都提供了指导方针，即只有人类创作的作品才能受到版权保护。8 根据美国版权局实践汇编“版权法只保护人类创作的原创作品。通过纯机械过程或自动选择和安排制作的作品不符合版权保护条件。美国版权局将拒绝对通过机器操作或过程创建的作品进行注册，即使该设计是随机生成的。” 9 在最近的联邦版权案件（称为猴子自拍纠纷）中，第九巡回上诉法院裁定动物没有版权。10 此外，由于版权保护的是思想的表达，而不是思想本身，因此，用于训练人工智能模型的人工智能模型的底层软件代码和训练数据集，可能会受到版权法的文学表达保护。11 然而，版权保护不太可能适用于人工智能模型的功能
FaceTec US-Treasury 2024年8月AI RFI响应
六大大洲的超过10亿人通过使用智能手机，平板电脑和笔记本电脑的FaceTec AI驱动软件远程证明了他们的LINEVES。此外，在2024年，FaceTec将在全球范围内实现超过26亿个不同的3D LIVENICE检查。FaceTec的用户界面是直观且易于访问的，只需要3秒的“视频自拍”。 FaceTec Biotitric Data Collection SDK旨在有效地在具有低相机分辨率的低成本设备上工作。他们没有可观察到的年龄，性别或肤色偏见，正如数十亿个面对匹配对测试的那样。FaceTec提供了由AI驱动的软件，可在其客户的应用程序内部和防火墙后面运行。FaceTec永远不会收到任何最终用户PII或生物识别数据。此体系结构确保FaceTec系统与GDPR，CCPA和BIPA等隐私框架固有地兼容。FaceTec的神经网络模型（AI的一种形式）包括种族，性别和经济状况，并且在全球范围内经常使用。