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World File Search System虹膜
grado en optica yoptometría
aniridia被定义为一种异常的眼部障碍，其特征是形成虹膜3,4的不同程度的组织性发育不全。 div>尽管这个词来自希腊语“没有” [an-]“ iris” [-idia] 5，但它并不完全成功，因为虹膜的某些部分始终存在。 div>大约有90％的Aniridia病例与多个眼变变化有关，这可能在出生时或随时间逐渐出现。 div>。 div>因此，它被认为是一个孤单缺陷，影响了两只眼睛的大多数病例（双边性）。 div>这种疾病的第一个描述是在1818年的Barrata等人6。 div>
全球人工智能 (AI) 专利统计分析简报
3.4 生物特征识别 3.4.1 指纹识别 3.4.2 人脸识别 3.4.3 虹膜识别 3.4.4 声纹识别 3.4.5 DNA识别 3.4.6 行为特征识别
糖尿病性视网膜病的新进展：叙事评论
视网膜血管增殖可以理解为在视网膜上在乳头上产生新动脉的无效尝试，最终在虹膜上（虹膜的新血管化或NVI），试图补偿缺血[16]。实质和视网膜的新血管形成可能会导致排列在视网膜表面，头胶状和舌下玻璃体出血的膜和绳索[15,16]。后来，狭窄的黄斑水肿或拖网视网膜脱离，两者都可能导致失明，这是由这些患病结构的收缩引起的[15]。新生血管性青光眼是糖尿病性视网膜病的最终和最严重的后果[17]。由于新开发的血管从瞳孔延伸到腔室角[17]，因此不存在水性幽默。新血管形成青光眼如果未经治疗的情况下，可能会引起令人难以置信的失明和眼睛收缩[15,17]。
立体异构体同型和异核虹膜（III）配合物具有3-氧化剂桥桥配体及其在OLEDS
配体可以充当两个采用n ˆ o - 和o o o - 螯合模式的虹膜中心的辅助配体。为了调整这种双核复合物中激发态的能量，2-（2,4-二苯基）吡啶（HDFPPY）和2-苯基苯甲苯二唑（HPBTZ）（HPBTZ）用作环的配体，以分别与蓝色 - 或橙色的Homo-emissive yy-yy-emissive-yy-emissive yy-yy-emissive-yyy-yyy-yyy-yyy-yyy-yyys and yyys一起使用[ir（dfppy）2] 2（pico）和[ir（pbtz）2] 2（pico）。此外，在第一次，也获得了短桥的杂粒元素化的双核配合物（通过和yb，带有公式[ir（dfppy）2]（pico）[ir（pbtz）2]和[ir（pbtz）2]和[ir（pbtz）2] 2]（pico）2]（pico）[ir（pico）[ir（dfpppy）2]）。取决于在小脚桥桥的两侧的环数配体的相互排列，获得了两对非映异构体的夫妻并有效地分离，如NMR和DFT研究所证明的那样。报道的双核复合物具有高度发光量子产率（PLQY）高达67％的高度发射，与其单核类似物（B和Y）相当。由于其氧化还原过程的完全可逆性，所有复合物也在溶液处理的有机发光二极管中进行了测试，从而提供了基于异核 - 核环含量硫化锂（III）配合物的独特OLED。
使用人工智能技术的生物特征认证系统的全面概述
摘要 — 生物特征认证正变得越来越普遍，因为它允许消费者在不输入实际地址或个人身份证号码的情况下进行身份验证。因此，一个简单的手指手势或看一眼相机仍然可以证明一个人的身份。在这篇评论中，我们详细解释了身份验证的概念和各种类型的生物特征技术如何用于用户识别。然后，我们讨论了将这些技术组合起来以创建真正的多模式身份验证系统的各种方式。为了更有条理，我们根据人类生物特征将概述分为两大类。首先，生理特征包括指纹、面部、虹膜/视网膜、手和手指静脉。其次，行为特征包括语音、签名和按键识别系统。最后，我们对选定的方法和技术进行了全面的比较，并重点关注三个标准：算法、优点和缺点。基于这种比较，我们为虹膜识别的未来研究提供了见解，通过这种研究，我们将结合几种人工智能算法来开发我们的系统。
介入的青光眼报销指南
重要的安全信息矛盾矛盾：活跃或疑似眼或眼周感染的患者是无关的，角膜内皮细胞营养不良的患者（例如，Fuch's的营养不良，角膜肠肠癌），先前的角膜移植，或者是内膜植物的自动移植（E.G. [dsaek]），对曲霉列普罗斯特（Travoprost）过敏或产品的任何其他成分的患者。警告和预防措施：应谨慎使用狭窄角度或其他角度异常的患者。常规监视患者，以确认IDOSE TR在给药部门的位置。可能会增加虹膜色素沉着。虹膜色素沉着可能是永久性的。不良反应：在对照研究中，报告了2％至6％的患者中最常见的眼部不良反应是眼内压力，IRISIS，干眼症，视野缺陷，眼部疼痛，眼部高血症和视力降低。请在https：// www.idosetrhcp.com/上查看完整的处方信息。您被鼓励向FDA报告所有副作用。访问www.fda.gov/medwatch或致电1-800-FDA-1088。您也可以致电1-888-404-1644致电Glaukos。
身份识别技术的领导者
我们在指纹、面部和虹膜识别算法方面拥有超过四十年的独特专业知识。我们的研究人员使用人工智能 (AI) 和深度学习算法来增强生物识别和身份验证的性能，包括偏差消除和活体检测。这些算法经过我们的团队和公认机构的严格设计、测试和验证，以确保在现实生活中的准确性、公平性和效率。