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生物识别与人工智能——详解
生物识别是指个人独特的身体和行为特征，例如指纹、面部特征、声音或打字模式。生物识别在用于安全和安保目的的人工智能应用中尤为重要，因为它们提供了一种可靠且方便的识别和验证个人的方法。人工智能技术具有快速处理和分析生物特征数据的强大能力。
用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。
••生物甲烷电台数据2025年2月
在2025年2月在运营中的15个公共通道加油站中分配了4,660吨的生物CNG，比2024年2月的4,105吨增长了13.5％（13个站（13个站）的平均每日平均每日平均数量为2月的166.5吨，而每30吨高达18％，而每38吨增长了141.5吨，而三个月的时间为38吨，年龄在38％的期上，预期量为5吨。 2025年，分配的总量为14,439吨，比2月份的2024年同期增长了15％，平均每天在Repuels的Bio-CNG电台上加油为1,971辆汽车，与去年同期相比1,642次车辆，相比之下，相对于25％的运输燃料（25％）（RENEWABLE燃料证书）（RENEWABLE SERTION 25％） 2025年，比2024年2月
雇主的技巧明智地使用工人的生物识别技术和技术
本文在工作场所提供了有关生物识别技术和个人设备的指南。优先考虑对员工生物识别数据和携带自己的设备或BYOD的合规性，对于保护敏感信息和维护员工信任至关重要。生物识别技术（例如指纹和面部识别）提供了增强的安全性，但也提出了隐私问题和法律义务。[1]同样，BYOD政策允许员工使用个人设备进行工作，可以提高生产力和灵活性，但也带来了重大的安全风险。[2]员工生物识别数据没有一项联邦法律规定雇主访问或使用员工生物识别数据，因此各州负责监管这一发展空间。包括加利福尼亚在内的几个州已经制定了全面的数据隐私法，其中包括生物识别技术是受保护数据的一类。[3]总的来说，到目前为止，很少有司法管辖区已限制雇主对员工生物识别数据的使用的长度。生物识别技术通常用于时间时钟，以及限制的访问识别协议。规范生物识别数据的第一法律是伊利诺伊州的生物识别信息隐私法或BIPA，该法于2008年制定，此后导致各种国家采用BIPA样语言，以及针对各种公司的强烈集体诉讼的全面集体诉讼。在BIPA下，生物识别标识符是（1）视网膜或虹膜扫描，（2）指纹，（3）语音纹理，或（4）手或面部几何形状的扫描。BIPA对雇主施加了肯定同意要求。[4]生物识别标识符转换为可用形式（即，识别一个人）构成了由BIPA调节的生物特征识别信息。在受BIPA调节的雇主从其雇员那里获得生物识别符或生物识别信息之前，雇主必须首先：
阻止生物识别监控技术的蔓延
首先，有两种截然不同的方式表明它不留任何退出的余地。尽管法律可能没有对公共空间进行明确的定义，也没有就哪些空间是公共的、哪些不是公共的界限达成一致，但人们一致认为，公共空间是人们想要参与社会生活而无法选择退出的地方。除了无法选择退出公共空间之外，你也不可能选择退出你的脸，而且一旦这项技术在街头部署，就很难防止你的脸被监视。你脸部的极其私人的特征是无法改变的，也无法放在家里的抽屉里。在一些国家，法律甚至禁止在公共场所遮住脸。最重要的是，秘密和远程收集人脸信息相当容易。这使得其他人可以在公共场所在人们不知情的情况下识别和跟踪他们。
基于液氧/生物甲烷半重复使用发射器的航天发射服务参数生命周期评估
摘要 ArianeWorks 是由法国国家空间研究中心和阿丽亚娜集团发起的创新平台，它加速了 Themis 的开发，Themis 是一种由液氧和生物甲烷推动的低成本可重复使用的火箭级演示器，为 2030 年的欧洲发射系列铺平了道路。根据其股东的生态设计愿景，ArianeWorks 在 Themis 计划中启动了生态设计战略的实施。在此背景下，本研究介绍了基于半可重复使用发射器的发射服务的生命周期评估，该发射器源自 Themis 并在圭亚那航天中心运行，该评估发生在 Themis 的早期设计阶段。该分析意味着开发一个特定的框架来解释下级的可重复使用性，需要使用经过调整的功能单元、在生命周期中引入新的阶段以及特定的参数化来描述其复杂性。本文接着进行了敏感性分析，以确定影响的主要驱动因素并支持设计权衡分析，然后估计最大可信缓解潜力。然后，概述了一种评估可重复使用性可能带来的环境效益的方法，并为所研究的发射服务提供了初步结果。影响评估结果证实，结构和推进剂的生产对阿丽亚娜火箭的生命周期影响最大。由于延长寿命阶段会产生额外影响，因此低级火箭的回收和翻新也发挥着重要作用，但也使一些影响减少成为可能，这些影响可以通过明确的惯例来隔离。跨大西洋运输阶段或测试和加油期间的推进剂消耗会造成不可忽略的影响，这些影响可以通过采用节俭的方法或技术创新来减轻。总体而言，该研究强调，与基线相比，对气候变化和资源枯竭的总影响可能减少约 30-80%。然而，尽管人们普遍认为可重复使用性可以减少生命周期影响，但研究表明，实际情况要复杂得多，因为从发射器的环境性能比较中得出的结论取决于惯例、市场参数、运营方案和环境影响类别。对于所研究的发射服务，结果表明，虽然可重复使用性可能会减少对资源枯竭的影响，但它可能会增加对气候变化的影响。此外，可重复使用性的任何环境效益都可能被这项技术所促进的全球太空活动的增长完全抵消，从而导致适得其反的反弹效应。本研究强调，由于采用生态设计方法，影响可能会减少，这将减轻这种影响。关键词：环境影响、生命周期评估、生态设计、发射器、可重复使用性、方法论 首字母缩略词/缩写
生物特征数据政策治理 - Garda.ie
目的 2014 年《刑事司法（法医证据和 DNA 数据库系统）法案》赋予爱尔兰警察部队成员采集 DNA 样本进行法医检测的法定权力。该法案规定建立 DNA 数据库系统，立法规定采集样本上传到 DNA 数据库和在刑事调查中进行法医检测，并规定了有关销毁和保留 DNA 样本和资料的严格立法要求。采集指纹、掌纹和照片继续受现有法定和普通法权力的管辖。但值得注意的是，2014 年法案有关保留和销毁的部分也适用于指纹、掌纹和照片，就像它适用于 DNA 数据一样。本政策与相关程序和相关文件一起阅读时，将为根据《2014 年刑事司法（法医证据和 DNA 数据库系统）法案》采集所有 DNA 样本提供指导。这些文件将进一步详细说明有关保留和销毁所有生物特征数据的程序。
通过生成AI的镜头探索生物识别技术...
•GDPR：一般数据保护法规•HIPAA：健康保险可移植性和问责制法，1996年•盾牌：停止黑客和改进电子数据安全法，2019年1月1日•PCI：支付卡行业数据安全标准，2004年，IRB•IRB：机构审查委员会
基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。
使用QKD辅助量子遗漏转移的安全多方生物识别验证
我们介绍了通过基于纠缠的物理层在量子遗漏转移（QOT）启用的安全多方计算应用程序的实际实现。QOT协议使用偏振化编码的纠缠状态在两个方面共享具有量子密钥分布（QKD）的两方之间的遗漏密钥，提供了身份验证。我们的系统集成了QKD和QOT的后处理，既可以共享一个物理层，从而确保有效的密钥生成和身份验证。验证涉及将消息放入加密字母中，验证标签并通过并行QKD管道补充键，该管道可以处理密钥后处理和身份验证。遗忘的密钥在12.9公里以上产生，通道损失为8.47 dB。在背对背设置中，QOT速率为9。3×10 - 3