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World File Search System颌面部
面部面容的经验声音...
设备有很多用途，并且每天使用的使用次数正在增加。机器感知将有助于开展各种活动，包括复杂的活动。机器感知使机器能够理解其物理环境和对话伙伴的意图。在这项研究中，我们使用卷积神经网络的深度学习技术将图像分为幸福，悲伤，愤怒，惊奇，不喜欢和焦虑等类别。使用此方法是因为CNN比其他统计技术产生更好的结果。使用CNN需要特征学习，这是至关重要的任务。此外，使用两个语料库评估了社区：一种用于社区教育，另一个用于定义网络的结构。将以一流精度产生结果的网络与第二个数据集进行了比较。在表现出面部情感的独特事实集测试时，该网络提到了有利的结果，即使它已经使用了最好的语料库进行了培训。尽管结果表明该网络不再是国王，但证据表明，深度学习可能适合对面部情绪表达进行分类。因此，深刻的掌握可以增强人类系统的联系，因为其学习技能将使机器能够感知更多。
糖尿病和急性面部麻痹
抽象的简介：急性面部麻痹，其特征是突然的下半部虚弱，显着影响个人的生活质量。尽管有几种易感性因素鉴于急性面部麻痹，但在最近的研究中尚未全面探讨糖尿病（DM）和急性面部麻痹之间的特定关系。该研究的目的是使用全国人群样本队列评估DM患者急性面部麻痹的风险。方法：DM队列和非DM队列是使用韩国国家健康保险服务样本同类群建造的，该样品类型从2002年1月至2019年12月。DM队列包括92,872例药物记录和DM诊断的患者。在诊断DM之前患有面部麻痹的个体被排除在外。比较队列组成的1,012,021个人在1：4的比例上以社会数字为单位匹配DM。在两个队列中评估了Bell的麻痹（BP）和Ramsay Hunt综合征（RHS）的发生率。还评估了急性面部麻痹的危险因素。结果：在DM队列中的92,868例患者中，BP和RHS的发病率（IR）为31.42（置信度间隔[CI]，30.24 - 32.63），分别为10,000人年（CI，4.14 - 5.05）。
中国公民眼中的面部识别技术...
摘要公众如何感知面部识别技术，以及他们在不同政治背景下接受面部识别技术多少？基于在线调查，类似于中国，德国，英国和美国的互联网连接人口，我们的研究发现，面部识别技术在中国受访者中普遍接受最高的接受，而在德国的接受程度最低，而英国和美国则介于两者之间。通过综合技术验收模型的镜头进行仔细检查，揭示了基于四个国家的社会人口统计学因素以及面部识别技术的后果，有用性和可靠性的有趣变化。先前的研究指出，面部识别技术是国家监视和控制的工具，但本研究表明，监视和控制并不是中国，德国，英国，英国和美国的公民的思想，而是方便和改善安全性的概念。
面部识别技术的建议
公共部门和私营部门之间的研发分解也有很大差异，无论是通过投资还是支出。应增加对整个经济开发总支出的不同组成部分的关注，应匹配更高的研发支出。这项总支出主要由商业支出，政府支出和高等教育支出组成。这些部门之间的支出分解在国家之间有所不同（图1）。但是，支出与投资不同 - 支出数据记录谁在花费资金，而不是这些资金是源于公共投资还是私人投资。例如，即使投资在公共预算上是经济上的投资，也将通过政府创新赠款作为业务支出进行研发。对研发投资的这些不同方面的细微努力以及它们的联系方式对于任何旨在增加其总支出的国家都很重要（图2）。任何用于增加研发总支出的路线图都必须包括对创新系统结构的考虑，以确保建立相互联系的网络企业家状态（Dibb 2018； Mazzucucato和Lazonick 2010）。
调查面部肌电图作为...的指标
面部肌电图 (fEMG) 是一种肌电图测量技术，主要用作测量情感的工具，但之前的实验表明，它也有潜力帮助量化认知工作量。在当前的研究中，实时监测了两个与任务无关的面部肌肉，皱眉肌和额外侧肌，以确定它们是否对遥控飞机 (RPA) 任务环境中的工作量变化敏感。应用实时信号处理技术从窗口 fEMG 数据中得出中值幅度和零交叉率。对这些特征的统计分析确定，这两块肌肉都对特定工作量操纵的变化很敏感。这项研究表明，从上述肌肉中提取的实时 fEMG 特征有可能作为或有助于认知工作量的指标。未来的工作旨在改进 fEMG 数据收集技术，以产生更灵敏、更具代表性的指标，适合工作量评估。长时间保持警惕的能力对航空航天领域的许多职位来说都至关重要。例如，飞行员、传感器操作员和空中交通管制员必须保持高度的态势感知能力，以确保最佳的安全和性能。认知工作量是决定操作员能否在防止危险后果所需的水平上工作的重要因素（Young & Stanton，2002 年）。认知超负荷和负荷不足都会导致绩效下降，而适度的认知唤醒水平则有助于实现理想的绩效能力（Cohen，2011 年）。
遮挡的面部图像的分类...
在这项工作[1]中使用了单拍的多伯克斯检测器深度学习技术来准确地分类和定位面部闭塞。具有七种不同类型的常见面部闭塞的自我结构数据集，导致平均平均精度达到95.46％。研究的作者[2]提供了一种可靠有效的方法，用于精确地识别使用卷积神经网络和多任务学习的面部遮挡。使用多任务CNN可以准确预测许多面部区域的覆盖范围，例如鼻子，嘴和两只眼睛。为了解决面部排除问题的问题，本文[3]将问题分为三个步骤：面部解析，遮挡检测和面部重建。最后阶段使用前两个阶段的信息重建面部。因此，该模型在实际的遮挡数据上表现良好，这在先前的方法中是无法实现的。
人类机器人面部共表达
大型语言模型正在实现机器人口头交流的快速进步，但是非语言通讯并不能保持步伐。物理类人形机器人努力使用面部运动来表达和交流，主要依靠声音。挑战是双重的：首先，一种表达的机器人面孔的致动在机械上具有挑战性。第二个挑战是知道要产生什么表达，以使机器人看起来自然，及时和真实。在这里，我们建议通过训练机器人来预测未来的面部表情并与人同时执行它们，从而可以缓解这两个障碍。虽然延迟的面部模仿看起来不明显，但面部共表达感觉更为真实，因为它需要正确推断人的情绪状态才能及时执行。我们发现，机器人可以学会在人类的微笑之前预测即将到来的微笑，并在人类的笑容面前预测，并使用学习的逆向运动面部自我模型，同时与人同时同时表达微笑。我们使用包含26个自由度的机器人脸证明了这种能力。我们认为，同时表达面部表情的能力可以改善人类机器人的相互作用。
使用巴塞罗那线对正牙手术对脸颊区域的影响
摘要。在中部发育不全患者中经常发现软组织骨骼支撑不良而导致的过早衰老的面部外观。进行了这项研究，以评估接受双颌骨牙科手术的患者的脸颊区域软组织的变化。在手术前和使用3D软件后1和12个月后，在锥束计算机断层扫描中测量了27例连续接受双颌手术的患者的脸颊线角和长度。分析时间点之间的变化。使用巴塞罗那线方案，实际上计划了所有患者的双颌手术。结果显示脸颊角的平均下降为5±5°（p <0.001）。这种减小反映在更前投影的脸颊中，与上和下门牙的正向运动有关（x -axis）（r = -0.469，p = 0.014和r = -0.440，p = 0.021）。在术后为期1年的随访中，硬组织和软组织变化存在3D稳定性。结果表明，在巴塞罗那线作为计划参考后进行的双颌手术可以通过更前注射的脸颊来改善中间软组织的支撑。