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面部整形外科医生的历史
约瑟夫看到了其美学改变的潜力。在1896年，他进行了第一个记录的选举隆鼻术，标志着美学隆鼻术的诞生（12,15-17）。在1916年，他被任命为新成立的面部整形手术部负责人，由普鲁士教育和文化事务部在慈善机构的耳朵，鼻子和喉咙诊所任命。约瑟夫（Joseph）发表了“ Nasenplastik und Sonstige Gesichtsplastik”，这是一项开创性的作品，详细介绍了他的技术，原理以及有关隆鼻术和其他面部手术的众多案例研究（18）。他细致的文件，对细节的关注以及对后手术后护理的重视确立了继续影响现代隆鼻术的基本原则。约瑟夫的实践不仅与外科技术有关。他非常重视审美手术的道德方面。他相信重建和审美程序的心理益处，承认对患者的自尊心和心理健康的深远影响。约瑟夫致力于改善患者的生活，主张进行彻底的咨询以了解他们的需求并确保现实的期望。除了隆鼻术之外，雅克·约瑟夫（Jacques Joseph）开发了几种创新的手术技术，尤其是在正牙手术中，其中涉及校正下颌和脸部的畸形（16）。他在这一领域的开创性工作为纠正先天性和畸形的新可能性提供了新的可能性，从而显着影响颅面手术（图4）。
气候变化对孕产妇，胎儿和新生儿健康的影响：面部识别管道的基准和...
摘要 - 近年来，来自领先技术公司，全球著名大学和开源社区的研究人员在面部识别研究领域取得了长足的进步。实验表明，面部识别方法不仅实现了，而且超过了人类水平的准确性。当代面部识别过程包括四个关键阶段：检测，对齐，表示和验证。目前，面部识别研究的重点主要集中在管道内的表示阶段。这项研究进行了实验，探讨了九种最先进的面部识别模型，六个尖端的面部探测器，三个距离指标和两种比对模式的替代组合。评估了实施和调整这些模块的可协调性能，以精确衡量每个模块对管道的影响。研究的理论和实际发现旨在为面部识别管道提供最佳的配置集。
使用AI
使用AI的面部识别是一种快速发展的技术，它使用机器学习算法和神经网络来根据其面部特征来识别和身份验证和身份验证。该技术具有三个主要组成部分：图片采集，特征提取和分类。从本质上讲，高分辨率的图片或视频框架的脸部录制在摄像头或传感器上。然后使用高级预处理技术来提高图像质量并标准化照明和角度的差异。接下来，特征提取算法检查面部标志和特征，例如眼睛距离，鼻子形和面部曲线。深度学习方法，尤其是卷积神经网络，通常用于以高精度提取这些特性。一旦提取，将特征与使用多种分类方法的已知面部数据库进行比较。每个人的独特面部签名是由AI系统生成的，并保存在数据库中。在识别阶段，系统将新的面部照片与数据库进行比较，以识别或验证有关人员。面部识别技术有许多应用程序，包括安全性，监视，个性化的客户体验，甚至医疗诊断。尽管有优势，但仍在进行有关隐私，数据安全和道德问题的讨论。但是，必须仔细计划其实施，以在技术创新与道德和隐私问题之间取得平衡。要解决这些问题，同时利用其改善众多领域的潜力，适当使用面部识别技术需要全面的保障措施和开放性。利用AI的种族识别是生物识别识别方面迈出的很大一步，为检测和认证人员提供了准确有效的技术。
无线面部生物传感系统，用于监视带有柔性微对电极阵列的面对面麻痹
面部麻痹（FP）深刻影响着人际关系和情感表达，需要精确的诊断和监测工具以进行最佳护理。但是，当前的肌电图（EMG）系统受其庞大的性质，复杂的设置和对熟练技术人员的依赖的限制。在这里，我们报告了一种创新的生物传感方法，该方法利用了PEDOT：PSS-SODIFIFED浮动微针电极阵列（P-FMNEA）来克服现有EMG设备的局限性。柔软的系统水平力学确保对面部曲线区域的出色构成，从而使靶向的肌肉合奏运动能够检测到面部麻痹评估。此外，我们的设备熟练地捕获了每个电脉冲，以响应神经外科手术过程中的实时直接神经刺激。通过服务器将EMG信号的无线运输到医疗设施中增加了对患者的后续评估数据的访问，促进了及时的治疗建议，并在典型的6个月后续过程中允许访问多个面部EMG数据集。此外，该设备的软机制可以减轻空间复杂性，减轻疼痛的问题，并最大程度地减少与传统针电极定位相关的软组织血肿。这种开创性的生物传感策略有可能通过提供有效的，用户友好且侵入性较低的EMG设备来改变FP管理。这项开创性的技术可以在FP管理和治疗干预中更明智的决策。
临床图像可视化面部扭曲......
一名 58 岁的男子，有 31 个月的病史，他曾看到别人的脸部扭曲，用他的话来说，看起来像“恶魔”。他来我们实验室进行评估。患者表示，他遇到的每个人脸上都有这种扭曲——面部特征严重拉伸，前额、脸颊和下巴有深深的凹槽，但他报告说，在看房子或汽车等物体时没有扭曲。患者说，即使脸部扭曲，他仍然能够认出他们是谁。值得注意的是，他报告说，在屏幕或纸上查看面部图像时没有扭曲。扭曲并没有伴随对他遇到的人（例如他的家人或朋友）身份的妄想信念。患者有双相情感障碍和创伤后应激障碍病史。此外，他在 43 岁时头部严重受伤，导致住院治疗。他在 55 岁时还可能曾一氧化碳中毒，这发生在他出现扭曲症状的 4 个月前。医生没有给他开任何药物。他自称没有使用过任何违禁物质。初步评估显示，患者身体状况良好，没有痛苦；他有些轻微的腰背部不适。他说，扭曲最初让他非常痛苦，但他已经习惯了。神经心理学测试表明，一般认知功能没有明显异常；简易精神状态检查评分为 30/30。他没有视力缺陷（双眼 10/10）或色觉缺陷（Ishira 板：25/25；Farnsworth-Munsell 100 色相测试：平均辨别力）。基于计算机的面部感知测试表明，他有面部身份识别轻度障碍，但面部表情识别正常。现阶段未进行实验室检查。全脑 T1 加权和 T2 加权 MRI 扫描显示一个圆形病变（T1 暗，T2 亮），测量
面部识别技术的社会政治影响
我想要回答的研究问题是：如何使面部识别技术的使用更加透明和负责，以重建公众对执法部门的信任，并减轻种族偏见对边缘化社区的影响？一种观点是，应优先考虑透明度和问责制，以确保面部识别技术的使用公平公正。这可能涉及增加公众获取有关面部识别技术使用的信息的机会，包括执法机构使用的特定算法和数据库。它还可能涉及实施定期审计和独立审查，以确保该技术得到适当和无偏见的使用。此外，加强对执法人员关于该技术的局限性和潜在偏见的培训，有助于确保以负责任和公正的方式使用该技术。通过促进面部识别技术使用的透明度和问责制，执法机构可以重建公众信任，并确保边缘化社区不会受到该技术潜在偏见的不成比例的影响。
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）。
CL-F0075 珠光泡沫洁面乳
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，但该配方尚未经过性能、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。本文所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。
实时生物识别面部识别出席...
在当今日益数字的世界中，简化流程并确保准确性至关重要，尤其是在出勤管理等领域。传统方法通常依赖于手动程序，这些手术可能很麻烦，容易出错并且缺乏实时见解。本研究提出了一种新型的实时面部识别出勤系统（FRAS），旨在应对这些挑战并彻底改变出勤跟踪。FRAS从计算机视觉和面部识别技术的进步中汲取灵感，提供了动态和自动化的解决方案。该系统捕获实时视频流，执行智能面部识别，并自动为每个已识别个人的时间戳记录出席。这种动态识别过程适应了运行时注册面孔的变化，即使发生人员变化，也确保了其功效。超越自动化，Fras拥有多功能性。其实时功能提供了即时出勤数据，消除了与手动方法相关的延迟和不准确性。这为各种应用程序和组织环境打开了大门。通过利用面部识别的力量，FRAS承诺为出勤管理提供安全，高效且适应性的解决方案，为更简化和数据驱动的方法铺平了道路。这项研究深入研究了FRA的技术方面，探索其架构，算法和实施细节。我们评估其绩效，讨论其局限性并提出潜在的未来方向。最终，我们旨在证明FRAS的有效性及其在数字时代跟踪和管理的潜力。