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保险承保和索赔中的面部人工智能
保险公司尝试实施面部人工智能的例子有很多。例如，美国初创公司 Lapetus Solutions 使用面部识别技术帮助移动保险客户获得在线报价、申请和购买服务。用于此目的的面部分析仪可以通过分析简单的自拍照提供有关性别、年龄、BMI 估计值、体脂、血压和生活方式（如吸烟习惯）的信息。[2] 它使承保过程更快、更容易。面部识别与云计算相结合，可在 10 分钟内为每个人提供量身定制的保单。申请人必须上传自拍照并回答 4-15 个与生活事件和生物人口统计信息相关的简单问题。系统会立即处理这些信息，从而无需进行侵入性医学检查即可确定个人的寿命。因此，一个新术语“无接触承保”应运而生。
温和净化保湿洁面乳
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。
基于面部情感的音乐推荐...
抽象的人情绪在塑造个人的经历和互动中起着关键作用。情绪是人类将自己的内心感传达给他人的主要手段，通常是通过手势和声音变形传达的。个人具有影响周围人的情绪状态的独特能力。人类，类似于高级机器，具有显着的预测能力和情绪提示的无与伦比的准确性。预测面部表情，包括微笑，眼动和微妙的面部肌肉运动，对于衡量个人当前的情绪至关重要。在苦恼或沮丧的时期，人们经常通过将可信赖的同伴或沉浸在音乐中寻求慰藉，这种治疗媒介既可以舒缓身心。利用这些见解，我们的项目旨在通过面部表情分析来预测个人的情绪，然后播放为他们的情绪量身定制的音乐，从而增强了一种镇定和情感的幸福感。此外，我们的项目还可以根据他们当前的情绪状态来策划个性化的播放列表，从而为情绪增强和自我保健提供途径。关键字：人类的情感，表达，音乐，情绪。
人脸识别示范法报告.pdf
为什么需要改革？FRT 和其他远程生物识别技术的开发和部署正在以几乎指数级的速度快速增长。这些技术可以识别和提取个人的大量敏感个人信息，通常无需个人知情，更不用说同意了。与世界上大多数司法管辖区的法律一样，澳大利亚法律的制定并未考虑到 FRT 的广泛使用前景。特别是，我们的法律并非为应对 FRT 对隐私权、集会和结社自由、言论和行动自由等人权提出的挑战而制定的。
复兴的面部练习：系统评价
目的：本研究旨在通过系统的文献综述来验证面部练习对面部复兴的影响。方法：资格标准包括两性成年人的人口，面部锻炼面临，并在面部锻炼前后进行了比较组。根据Joanna Briggs Institute（JBI）指南评估了偏见的风险。文献综述：在最终数据库搜索中总共检索了608篇文章，其中7篇文章在选择过程后包括在其中7篇文章。所有包含的文章都表明，面部运动或按摩后皱纹和表达线得到了改善。案例系列研究的判断发现它们的偏见风险很低，两项病例对照研究的偏见风险中等。结论：面部锻炼有效地减弱了面部衰老的迹象。然而，基于随机临床试验，需要更一致的证据来得出更鲁棒的结论。关键字：老化；美学;脸;恢复活力；语音，语言和听力科学
基于面部肌电图的性能增强......
摘要 最近的研究表明，基于面部肌电图 (fEMG) 的面部表情识别 (FER) 系统是虚拟现实 (VR) 环境中基于传统摄像头的 FER 系统的有前途的替代品，因为它们经济实惠、不依赖于环境光，并且可以很容易地合并到现有的 VR 耳机中。在我们之前的研究中，我们将基于黎曼流形的特征提取方法应用于记录在眼睛周围的 fEMG 信号，并证明仅需一次训练就可以以 85.01% 的高精度对 11 种面部表情进行分类。然而，传统的基于 fEMG 的 FER 系统的性能还不足以应用于实际场景。在本研究中，我们开发了一种新方法，通过对其他用户的标记数据集进行线性判别分析 (LDA) 自适应来提高 FER 性能。我们的结果表明，使用 LDA 自适应方法可以将平均分类准确率提高到 89.40%（p < .001，Wilcoxon 符号秩检验）。此外，我们展示了独立于用户的 FER 系统的潜力，该系统无需任何训练课程即可对 11 种面部表情进行分类，分类准确率达到 82.02%。据我们所知，这是首次以跨学科方式采用 LDA 自适应方法的研究。预计所提出的 LDA 自适应方法将作为一种重要方法，提高基于 fEMG 的 FER 系统在社交 VR 应用中的可用性。
流感疫苗接种后面瘫
摘要 背景与目的 已报告数例接种流感疫苗后出现面瘫病例，但最近的监测研究并未显示风险增加。在本研究中，我们分析了疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 数据，以确定接种流感疫苗的人群的面瘫报告率是否高于接种其他疫苗的人群。方法 我们使用《监管活动医学词典》首选术语评估了 2015 年 1 月至 2019 年 10 月期间接种流感疫苗的人群中面瘫的报告。进行不成比例分析以确定比例报告比 (PRR)、卡方统计量和报告比值比 (ROR) 以及 95% 置信区间 (CI)。还分析了病例的人口统计学和临床特征。结果 在研究期间报告了 250 例接种流感疫苗后出现面瘫的病例。患者的中位年龄为 45 岁（四分位距为 30–57 岁）；132 名（52.8%）患者为女性。大多数患者通过肌肉注射三价或四价季节性流感疫苗。PRR、卡方统计量和 ROR（95% CI）分别为 2.44、122.32 和 2.44（2.08–2.88）；排除同时伴有肢体轻瘫/瘫痪或格林-巴利综合征的病例，不成比例统计量分别为 2.30、89.37 和 2.30（1.93–2.75）。结论我们的研究显示，与其他疫苗相比，接种流感疫苗后面瘫的报告率增加。考虑到 VAERS 数据库分析的固有局限性，以及不成比例测量仅表明存在信号的事实，我们的研究结果需要在精心设计的前瞻性药物流行病学研究中进行探索。
Snapshot 系列人脸识别技术
除了面部验证和面部识别之外，还有对人进行分类并推断其特征的系统。面部分析系统旨在揭示对象的人口统计学特征，包括其性别、年龄、种族、健康或体重指数。该技术的工作原理是检查面部特征，例如眼睛的形状和头发的颜色，这些特征可能与特定的人口统计群体相关。与此同时，情感计算试图通过分析某人的面部表情、语气、姿势和其他生理特征来推断其情绪状态。每种类型的 FRT 都带来了新的机遇以及道德和法律挑战。
面部整形手术作者说明
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