政策背景市长的运输策略阐明了他的愿景,以创建一个未来的伦敦,这是所有在首都生活,工作和旅行的人的更好的地方。健康的街道方法对于实现这一目标至关重要。这种规划伦敦街道的方法是将人类健康和经验奠定范围的框架。通过这种方法,有可能利用街道提供的横切影响,以解决伦敦许多紧迫的问题,例如健康的不平等和道路危险,创造了可以安全,热情且可访问所有人的生活,学习和工作场所。从根本上讲,这需要减少伦敦道路上的私家车使用,而有利于步行,骑自行车和公共交通工具 - 通过提高体育锻炼,改善空气质量,减少道路危险以及降低噪音和遣散费,从而使伦敦人的健康受益。
目的:每个个体的唇印都是独一无二的。唇印作为确定身份的生物特征记录之一的潜力已得到广泛认可。然而,通过比较已形成的潜在唇印来研究其可靠性的研究却很少。本研究通过比较已注册的唇印和瓷杯上已形成的潜在唇印,重点研究唇印在个人身份识别中的可靠性。材料和方法:包括 102 名年龄在 18-30 岁之间的受试者(52 名男性和 50 名女性)的样本。在标准瓷杯上制作潜在和叠加的唇印。用指纹粉显影潜在指纹。然后,将涂有唇膏的唇印记录在透明胶带上。使用数码相机用标准尺拍摄已显影的潜唇印和已记录的唇印,并进行比较。唇印采用 Tsuchihashi 提出的方案进行分类。使用 Pearson 卡方检验 (IBM SPSS 版本 20) 进行统计分析,p 值为 0.05。结果:无论性别如何,唇印都是独一无二的。他们对数字图片比较的解释证实了独特模式的存在以及提取类似于指纹的特征的可能性。III 型是研究组中观察到的最常见的模式。结论:我们得出结论,由于唇印的独特性,唇印作为生物特征记录具有高度可靠性。唇印已证明有足够的证据表明是故意记录的,并且已开发的潜印进行了比较,这可以作为最简单、最容易的比较方法之一。然而,唇印的真实性尚处于初步阶段,需要更系统的研究才能被法律纠纷接受。临床意义:研究结果可以加强唇印作为识别工具的可靠性,并讨论了唇印应用的未来可能性。关键词:生物识别、指纹、法医牙科学、唇印。世界牙科杂志 (2019):10.5005/jp-journals-10015-1629
除非具体服务说明中另有规定,符合医疗补助条件的受益人可在患有根据现行版《精神障碍诊断和统计手册》(DSM)和/或《国际疾病统计分类》(ICD)定义的主要精神病诊断(不包括不可逆性痴呆、智力障碍或相关残疾、发育障碍,除非它们与符合现行版 DSM 标准的严重精神障碍同时发生)且服务被确定为医学上必要的疾病时接受服务。应仔细评估患有发育障碍的人,以确定他们是否同时存在行为问题,以及这些问题是否可以通过服务解决。应确定受益人是否可以合理地预期通过提供服务,其适应性、社交和/或行为功能会有所改善。
摘要 - 这项工作的目的是通过利用视频中音频和视觉流的自然共发生来研究跨模式自我监管的预训练对语音重新构造的影响。我们提出的LIPSOUND2由编码器 - 二次结构和位置意识到的注意机制组成,以将面部图像序列映射到MEL尺度频谱图,而无需任何人类注释。提出的LIPSOUND2模型是在〜2400-h多语言(例如英语和德语)音频数据(Voxceleb2)上首次预先训练。为了验证所提出的方法的普遍性,我们随后在域特异性数据集(网格和TCD-TIMIT)上进行了预训练的模型,以进行英语语音重建,并与依赖于讲话者依赖于依赖于讲话者的依赖于讲话者的言语质量和清晰度相比,对语音质量和清晰度的改善显着提高。除了英语外,我们还对中国普通话唇读(CMLR)数据集进行了中文语音重建,以验证对可转移性的影响。最后,我们通过在预先训练的语音识别系统上培养生成的音频并在英语和中文基准数据集上实现状态性能来训练级联的唇读(视频对文本)系统。
推荐引用推荐引用Visvanathan,Abhirami; Saulnier,Olivier; Chen,Chuan;霍尔迪普尔,帕尔西夫;奥利斯(Orisme),怀尔德(Wilda); Alberto的Delaidelli; Shin,Seungmin;米尔曼,杰克;科比,安德鲁; Abeysundara,Namal;吴,Xujia;亨德里克斯(Liam D);帕蒂尔,维卡斯; Zahedeh Bashardanesh;戈尔瑟(Joseph);利文斯顿,布林G;中岛,武马; Funakoshi,Yusuke; ong,温妮; Rasnitsyn,Alexandra; Aldinger,金伯利A;里奇曼(Richman),科里(Cory M); Van Ommeren,Randy;李,约翰·J·; Ly,Michelle; Vladoiu,Maria C;凯特林的卡拉斯;巴林,波琳娜;埃里克森(Erickson),安德斯(Anders W);方,弗农;张,乔;苏阿雷斯,劳尔A;王,豪;黄,宁;帕洛塔,乔纳尔·G;道格拉斯(Tajana); Haapasalo,Joonas; Razavi,Ferechte; Silvestri,Evelina; Sirbu,Olga;索曼莎(Samantha)蠕虫; Kameda-Smith,Michelle M;吴,小牛;丹尼尔斯,克雷格; Michaelraj,Antony K;巴杜里(Bhaduri),阿帕纳(Aparna);丹尼尔·舒拉梅克;铃木,Hiromichi; Garzia,Livia;艾哈迈德,纳比尔;克莱德曼(Kleinman),克劳迪亚(Claudia L);斯坦,林肯D;德克斯,彼得;邓纳姆,克里斯托弗;纳达(Jabado),纳达(Nada); Rich,Jeremy N;李,魏; Sorensen,Poul H; Wechsler-Reya,Robert J;魏斯,威廉A; Millen,Kathleen J;埃里森(David W) Dimitrov,Dimiter S;和泰勒(Michael D),“早期的菱形唇脂蛋白+VE干细胞中的人类特异性神经血管生态裂市场启动并维持3组髓母细胞瘤”(2024)。教职员工出版物。2593。https://digitalcommons.library.tmc.edu/baylor_docs/2593
CBD for Pets 300mg in 15ml 182,61 210,00 Diatomaceous Earth Powder 500ml 105,22 121,00 Dog: Dewormer/Parasite Eliminate 226,09 260,00 Dog: Joint Support Capsules 60 117,39 135,00 Dog: Natural Gentle Care Shampoo 250ml 86,09 99,00 Dog: Natural Puppy Love Shampoo 250ml 86,09 99,00狗:天然s虫和跳蚤洗发水250ml 86,09 99,00狗:爪子和皮肤软膏97,39 112,00宠物250ml 250ml 250ml 225,22 259,00 PET BRIBOITIC POT PROET PROT POET 500ML 103,48 119,48 119,009,00泰米尔(Bwp)30ml Putterss(BW) 500ml 125,22 144,00
众所周知,平衡的皮肤微生物组在皮肤健康中起着重要作用。研究表明,日常使用护肤产品会影响皮肤微生物组。对唇部护理产品对唇部微生物组的影响知之甚少。我们开发了一种含有天然植物油,黄油,蜂蜡和姜黄提取物的唇部护理产品。这项研究旨在通过体外和体内方法研究基于自然的唇部处理对唇部微生物组的影响。
A.介绍和目的本指南的加利福尼亚公共事业委员会(CPUC)负载影响方案(LIPS)过程(指南)是能源部对CPUC资源充分性(RA)和需求响应程序的解释的汇编。本指南旨在作为需求响应提供商(DRP)和负载服务实体(LSE)的方便参考点,兴趣寻求资源充足性(RA)资格合格能力(QC)的需求响应(DR)资源。确定符合RA资格资源的QC资源的关键步骤是能源部与加利福尼亚能源委员会工作人员合作的审查,适用的CPUC政策和LIP数据,以确定可以计算可靠性的负载影响水平。ra是CPUC最重要的责任之一,因为它是确保对加利福尼亚纳税人可靠的电力服务的基石计划。CPUC和加利福尼亚独立系统操作员设定的RA规则仅在证明具有分配能力值的资源实际上可以执行的资源时功能。根据决定08-04-050,1 CPUC授权的能源部授权,以确定可以对RA信心依靠的DR容量。本指南会定期更新,以反映当前的决策和要求。尽管该指南是为了快速参考而组织的,但鼓励申报方审查指南和全部负载影响协议,以熟悉要求。在本指南可能不完整或可能无法解决特定问题的范围内,鼓励读者咨询相关的CPUC决策。本指南现在正在修订为4.0版,并更新了2025年RA年度的24小时切片。更新包含D.23-06-029中所做的更改,并从D.10-06-036中发现了相关语言。d.10-06-036消除了一些唇部要求,但是某些数据对于实现唇部文件的独立审查和验证至关重要。因此,ED员工要求将必要的数据仍包含在LIP报告文件中。查询与负载影响协议,适用的DR策略或本指南有关的查询可以转到andrew.magie@cpuc.ca.gov,rebekah.daniel@cpuc.ca.gov,loadimpactprotococolsinfo@cppuc.ca.ga.gov。
我们为虚拟现实(VR)开发了基于超声波的无声语音界面。提出越来越多的定制设备来增强VR的沉浸和体验,我们的系统可用于提高用户与系统之间的交互能力,同时保留使用各种CUS tomized设备并避免传统语音识别的局限性的可能性。通过使用超声波的频道估计技术,我们可以得出用户嘴唇的运动特征,这些动作特征可用于微调现有的语音识别模型,并通过大量的开源语音数据集进行增强。更重要的是,我们使用语音界面来指导新用户的CUS tomized模型的初始化,以便他们可以轻松地访问我们的系统。已经进行了两阶段的实验,结果表明我们的系统可以达到90。8%命令级准确性和1。句子级准确性中的3%单词误差。
1 马来西亚科学院牙科科学学院,卫生校区,马来西亚科学院,Kubang Kerian,哥打巴鲁 16150,马来西亚 2 马来西亚科学院牙科科学学院,卫生校区,马来西亚科学院,Kubang Kerian,哥打巴鲁 16150,马来西亚,马来西亚 3 英迪国际大学健康与生命科学学院,马来西亚汝来 71800 4 国际医科大学牙科学院临床牙科(修复学)系,马来西亚吉隆坡武吉加里尔 57000 5 预防牙科系正畸科, 焦夫大学牙科学院, 沙卡卡 72345, 沙特阿拉伯 6 马来西亚理科大学健康园区牙科科学学院修复科, 马来西亚哥打巴鲁 16150, Kubang Kerian 7 牙科科学学院健康园区生物统计学系,科学大学马来西亚,Kubang Kerian,哥打巴鲁 16150,马来西亚 8 新加坡国家牙科中心,5 Second Hospital Avenue,新加坡 168938,新加坡 9 医学,生物科学和护理学院,MAHSA 大学,吉隆坡 42610,马来西亚 10 药学院,AIMST 大学, Bedong 08100,马来西亚 11 吉隆坡大学霹雳皇家医学院药学与健康科学学院药物化学系,怡保 30450,马来西亚 12 AIMST 大学牙科学院,Bedong 08100,马来西亚 * 通讯地址:johariyap@usm。我的 (J.Y.A.); lingshing.wong@newinti.edu.my (L.S.W.); sidzcristiano@gmail.com (S.S.)