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多研究分析可以识别潜力...
•我们确认了年龄年龄与皮肤微生物组多样性之间的积极联系，但我们还观察到微生物组多样性与乌鸦脚皱纹等级之间存在全球正相关，这是皮肤老化的关键征兆，尽管其中的关系在包含的子研究中有所不同。我们还观察到微生物组的多样性与跨性别的水损失之间存在负相关。•探索了乌鸦的脚皱纹和微生物特征之间的联系，同时考虑了单个研究和年代年龄作为混杂因素的影响，鉴定了几种潜在的生物标志物。•使用独立研究进行多研究分析是一种有价值的方法，可以提高样本量并仅通过单个研究来解决问题。但是，由于子研究通常是由不同的主要研究者和方法产生的，因此分析依赖于数据协调以及能够解决这些差异的分析工具的使用。
对该地区神经的解剖学识别...
战争5，阿巴多·伊玛德·埃尔·塔维尔3，奥斯瓦尔多·马拉菲亚3作者隶属关系：1帕拉纳帕拉纳司法天主教大学，巴西库里蒂巴； 2个积极大学，库里蒂巴，巴西，巴西； 3巴西SP的Mackenzie Presbyterian Institute，SAO Paulo； 4巴拉那联邦帕拉纳大学，巴西PR； 5医院塞索·拉莫斯（Celso Ramos），弗洛里亚诺波利斯（Florianópolis），南卡罗来纳州，巴西。orcid ana ana julia ribas sigwalt-https：//orcid.org/0009-0005-4732-5093 gabriella micheten dias-https：//orcid.rcid/0000-0001-11-7036-036-048036-0480líviadala dala dala dala dala dala dala dala dala dala pocay-- https://orcid.org/0009-0007-1526-1851 mahara freitas dos santos-https：//orcid.org/0009-0002-1345-7790 tailla cristina de oliveira de oliveira de oliveira-https：// -sigwalt https://orcid.org/0000-0002-9899-5493 Fernando Issamu taboboshi-https：//orcid.org/00000000-0002-3150-2164 Leonaldo Wanderloff Franco-https https://orcid.org/0009-0005-3371-3423 Abdo Imad El Tawil-https://orcid.org/0009-0000-6218-7446 Osvaldo Malafaia-https://orcid.org/0000-0002-1829-7071 Correspondence Marcos Fabiano Sigwalt Email: marcosigwalt@yahoo.com.br利益冲突：无融资：无图像
生物识别识别和行为检测
该文件是欧洲议会法律事务和请愿委员会要求的。作者克里斯蒂安·温德霍斯特（Christiane Wendehorst），维也纳大学，奥地利Yannic Duller，奥地利维也纳大学，作者希望感谢维也纳大学的Matthias Klonner，以提供背景支持。管理员负责Mariusz Maciejewski编辑助理Christina Katsara语言版本原始：关于编辑政策部门的EN内部和外部专业知识，以支持EP委员会和其他议会机构塑造立法并对欧盟内部政策进行民主审查。要联系政策部门或订阅更新，请写信给：公民权利和宪法事务的政策部欧洲议会B-1047 BRUSSELS电子邮件：poldep-citizens@europarl.europarl.europarl.europa.euuropa.eu Manuscript于8月2021年完成，欧洲联盟，2021年，该文档可在2021年提供。 http://www.europarl.europa.eu/supporting-analyses免责声明和版权本文档中表达的意见是作者的唯一责任，不一定代表欧洲议会的官方立场。为非商业目的的复制和翻译被授权，只要确认来源并给予欧洲议会事先通知并发送了副本。©Adobe Stock.com在许可下使用的封面图像Credits Metorworks。
全球可识别 - 包含策略。 ...
在2020年，普华永道的全球董事长鲍勃·莫里茨（Bob Moritz）和许多其他领土高级合伙人（TSP）成为有价值的500的签署者，这是一项全球运动，将残疾置于商业领导力议程上。作为其中的一部分，普华永道致力于任命全球残疾人领导者在整个网络中推动加速和持久的变化。这是在2021年9月实现的，任命了巴西普华永道的合伙人和I＆D领导人Leandro Camilo。这表明我们致力于普华永道和有关怀责任的人以及我们工作的更广泛社区的人们的承诺。
生物识别识别和行为检测
由生物识别识别特别提出的主要道德问题与入学阶段有关，即识别特定人的唯一模板的创建和存储。入学阶段和部署阶段可能会重叠，而在部署过程中进行了改进，例如通过该领域的监督学习。创建独特的模板意味着将人类的独特物理特征转变为数字数据，从而导致人类的“数据缺陷”。由于独特地识别一个人的特征是一个人的身体的一部分，因此他们的收藏和使用干扰了人的个人自主权和尊严。一旦创建和存储了此模板，将来将其拥有的任何人都有能力追踪和认识到世界上任何地方的个人，并且有可能出于任何目的。个人无法将其逃脱，因为一个人通常无法改变“强”生物识别标识符。也考虑数据安全问题，收集和存储生物识别模板具有巨大的伤害潜力。
基于神经影像的中风识别
摘要：中风诊断是一个时间紧迫的过程，需要快速准确地识别以确保及时治疗。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经图像识别中风。早期识别和及时干预对于改善中风患者的预后至关重要，但目前的诊断技术，如 CT 和 MRI 扫描，通常需要耗时的专家分析。这些延迟可能会限制治疗的效果，特别是在分秒必争的急性病例中。问题在于需要更快、更可靠的诊断工具，这些工具可以高精度地分析神经影像数据，并尽量减少人工干预。机器学习，特别是深度学习，通过自动化中风检测过程，为解决这一差距提供了一种有希望的解决方案。我们采用了一种综合方法，利用 Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN) 算法来分析神经影像并预测中风的发生。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经影像识别中风，利用卷积神经网络 (CNN) 的强大功能，采用 Inception V3 和 MobileNet 架构。 Inception V3 以其通过深度卷积层捕获复杂图像特征的能力而闻名，而 MobileNet 则针对效率和速度进行了优化，它们被用于处理大量脑部扫描数据集。该模型在这些神经影像数据集上进行训练，以区分健康的脑组织和受中风影响的脑组织。这两种架构的结合既可以进行详细分析，又可以快速处理，使该模型能够适应临床环境。结果表明，该模型在中风识别方面取得了很高的准确率，证明了其有潜力帮助医疗保健专业人员更快、更准确地诊断中风。通过将这种机器学习模型整合到现有的诊断工作流程中，它可以显著缩短诊断时间，实现更早的治疗，并最终改善患者的治疗效果。我们的模型有可能改善患者的治疗效果并减轻中风的经济负担。通过利用这些先进的机器学习技术的力量，该模型旨在提高中风诊断的效率和准确性，与传统方法相比。关键词：中风识别、机器学习、神经影像、诊断模型、Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN)
dedim：使用扩散模型去识别
摘要：作为对面部识别系统中恶意身份验证的对策，使用了从SNS或类似的面部图像或基于对抗性示例的De-nisteriation方法获得的面部图像。然而，由于对抗示例直接使用面部识别模型的梯度信息，因此它高度依赖于该模型，并且对于未知识别模型而言，很难实现识别效果和图像质量。在这项研究中，我们提出了一种基于扩散模型的新型去识别方法，该方法通过对面部形状进行微小变化来对未知识别模型具有很高的概括性。使用LFW的实验表明，与使用对抗性示例的常规方法相比，该方法对未知模型具有更高的识别效果，并且图像质量更好。
“当然AI区分”：识别交流...
本文主张在评估现实生活中AI设计，开发和部署的社会影响时，需要将反歧视性视为独特的视角。该论点基于对挪威公共部门约200个组织的调查以及19次深入的访谈，并提出了将“歧视”翻译为跨学科和话语环境中社会相关概念的挑战。本文在我们的研究中提出了对歧视风险的六个话语回应，以预示着专注于歧视如何使人们能够应对其他概念（例如偏见和隐私）无法解决的独特挑战。通过将歧视与其他辅助问题（例如偏见和隐私）区分开来，我们提出了我们对在实际实践和情况下对AI设计，开发和部署的批判性理解的必要性，并敦促AI开发人员积极采用反歧视性镜头，而在其实践中不替代临床概念，例如bias exprivation efformenty of topersipers of诸如bias或其他偏见，或其他相同的概念。