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QP6542/15飞利浦的脸和身体
Philips Oneblade拥有一项革命性的技术，设计用于面部美容。它可以剃光头发。其双重保护系统 - 滑行涂层与圆形尖端相结合 - 使剃须更容易舒适。其剃须技术具有快速移动的切割器（每分钟12,000 x），因此即使在更长的头发上也是有效的。
面对面：梭状回面部区域的计算模型与有争议的面部刺激之间的对立
数百项研究已经描述了梭状回面部区域 (FFA) 的反应特性，但我们尚未揭示其表征背后的计算机制。一个方法论上的挑战是，不同的计算模型对随机抽样的面部做出的预测可能难以区分。这项 fMRI 研究采用了合成的争议性面部刺激，旨在引出六个候选神经网络模型对 FFA 中面部表征的不同预测。我们展示了对一位参与者进行四次扫描的初步数据。争议性面孔揭示了各模型在预测 FFA 表征相异矩阵 (RDM) 的能力方面存在许多显著差异，而随机抽样的面部无法实现模型之间的可靠裁决。经过逆向渲染（将面部图像映射到 3D 面部模型的潜在空间）训练的神经网络优于具有相同架构但经过识别、分类或自动编码训练的替代模型。我们的研究结果支持了这样的观点：面部识别涉及反映面部物理结构的表现形式，并证明了需要通过神经成像实验来优化有争议的刺激来裁决脑计算模型。
利用人工智能进行假脸检测
随着技术的进步，可以以非常无缝的方式为伪造媒体创建人脸图像，利用视频的大规模可访问性。这些假面孔可能用于对目标对象进行冒充攻击。ASCII 文本文件计算机代码和各种商业应用程序的可用性提供了通过几种方式获取选定目标对象的伪造视频的机会。在本文中，我们倾向于通过一系列研究来判断检测方法的普遍性，以对检测准确性进行基准测试。为此，我们从非复制网站收集了一个包含 50,000 多张图像的新数据库，这些图像来自多种数字生成的伪造来源，包括计算机图形图像生成和许多基于篡改的方法。此外，我们还使用了智能手机上常见的应用程序修改的视频。使用基于纹理的手工检测和使用 CNN 方法进行了广泛的实验，以确定检测方法的适用性。通过这种方式，我们可以通过 CNN 方法检测假脸。检测一张看起来很逼真的假脸。我们获取大量图像数据集并对其进行规范化。因此，我们从互联网上收集了大量名人照片，并希望从这些照片中检测出假脸。这样就可以从人脸中检测出假脸。
FACE™ 软件供应商入门指南
GSG 的基本原则之一是“边做边学”可以增进理解。为了丰富学习体验，整个 GSG 都使用了基本航空电子轻量级源原型 (BALSA)。它为 FACE 软件供应商提供了一个工作示例，说明如何使用 FACE 技术标准中定义的架构开发符合 FACE 标准的软件。示例 FACE 软件包含通过 FACE 一致性测试套件 (CTS) 的一致性单元 (UoC)。目的是引导读者浏览演示示例，并提供有关如何继续高级 FACE 开发工作的信息，包括访问和浏览 FACE 网站、FACE 库、FACE 工具以及已发布的 FACE 业务和技术文档。
面向面部的数学描述 - UCL Discovery
对于每个数据点，计算表面的高斯曲率和平均曲率。针对数学生成的标准 3D 对象和从光学表面扫描仪获得的 3D 数据，评估了三种计算这些曲率的算法的性能。利用这些曲率的符号，将面分为八种“基本表面类型” - 每种类型都有直观的感知意义。确定所得表面类型描述对数据误差的鲁棒性及其可重复性。
面对疫情：确保工作场所安全与健康
封锁和相关的业务中断、旅行限制、学校关闭和其他遏制措施对工人和企业产生了突然而剧烈的影响（国际劳工组织，2020l）。最先失去工作的往往是那些工作本来就不稳定的人，例如销售员、服务员、厨房工作人员、行李搬运工和清洁工。在一个只有五分之一的人有资格领取失业救济金的世界里，裁员对数百万家庭来说意味着灾难（国际劳工组织，2017）。非正规工人约占全球劳动力的 61%，在疫情期间尤其脆弱，因为他们已经面临更高的职业安全和健康 (OSH) 风险，并且缺乏足够的保护。在没有病假或失业救济金等保护的情况下工作，这些工人可能需要在健康和收入之间做出选择，这对他们的健康、他人的健康和他们的经济福祉都有风险（国际劳工组织，2020g）。
看起来好感觉好面部乳液
Lubrizol Advanced Materials, Inc.（“Lubrizol”）希望您对此建议的配方感兴趣，但请注意，这只是一种代表性配方，并非商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol 不作任何陈述、保证或担保（无论是明示、暗示、法定或其他形式），包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示担保，或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示担保。Lubrizol 认为此配方所基于的信息和数据是可靠的，但配方尚未经过性能、功效或安全性测试。在商业化之前，您应彻底测试该配方或其任何变体，包括配方的包装方式，以确定其性能、功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府批准、许可或注册。本文中包含的任何内容均不得视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导。与此配方相关的任何索赔可能并非在所有司法管辖区都获得批准。安全处理信息不包括安全使用所需的产品安全信息。操作前，请阅读所有产品和安全数据表以及容器标签，了解安全使用和物理及健康危害信息。您可从路博润代表或经销商处获取此配方路博润产品的安全数据表。
人脑中的解码面部识别能力
坚强地识别面孔的能力对于我们作为社会生物的成功至关重要。然而，我们仍然对允许某些人在面部识别方面表现出色的大脑机制知之甚少。这项研究建立在一个相当大的神经数据集的基础上，该数据集测量了具有非凡的面部识别能力的人的大脑活动（super-coppenters），以应对这一挑战。使用最先进的计算方法，我们从仅仅一秒钟的大脑活动中就显示出对单个个体中面部识别能力的强大预测，并揭示了支持个人识别能力中个体差异的特定大脑计算。这样做，我们提供了直接的经验证据，证明了人类大脑中语义计算与面部识别能力之间的关联，这是突出的面部识别模型的关键组成部分。
人脑中的解码面部识别能力
为什么有些人更好地识别面孔？发现支持面部识别能力的神经机制已被证明难以捉摸。为了应对这一挑战，我们使用了一种多模式数据驱动的方法，该方法结合了神经影像，计算建模和行为测试。我们记录了具有非凡的面部识别能力的个体的高密度脑电图脑活动 - 超级识别器 - 以及典型的识别剂，以应对各种视觉刺激。使用多元模式分析，我们从1 s的大脑活动中解码了面部识别能力，精度最高为80％。为了更好地理解该解码的机制，我们将参与者的大脑中的表示形式与人工神经网络模型的视觉和语义模型以及参与人类形状和含义相似性的判断的人进行了比较。与典型的识别者相比，我们发现超级识别器的早期大脑表示与视觉模型的中级表示以及形状相似性判断之间的相关性更强。此外，我们发现超级识别器的晚期大脑表示与人工语义模型的表示之间以及含义相似性判断之间的更强关联。总体而言，这些结果表明，大脑处理中的重要个体变化，包括神经计算扩展到纯粹的视觉过程，支持面部识别能力的差异。他们为语义计算与面部识别能力之间的关联提供了第一个经验证据。我们认为，这种多模式数据驱动的方法可能会在进一步揭示人脑中特质识别的复杂性方面发挥关键作用。