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使用计算机视觉检测年龄和性别检测
摘要：在计算机视觉的领域，使用OpenCV的年龄和性别检测是一种关键应用，展示了复杂算法和真实世界应用的融合。该项目努力开发一个能够准确估算图像或视频流的年龄和性别的强大系统。利用OpenCV的力量，一个流行的开放式计算机视觉库，再加上机器学习技术，该系统旨在自动将个人分类为预定义的年龄组和性别类别。通过面部特征分析，深度学习模型和图像处理技术的结合，系统可以以惊人的精度辨别年龄和性别属性。通过将该技术集成到各种领域，例如监视，营销和用户体验自定义，该项目努力为各种社会和商业挑战提供实用的解决方案。年龄和性别的抽象性质使这项努力多基础，需要一种细微的方法，包括数据预处理，模型培训和绩效优化。最终，该项目有助于进步计算机视觉应用程序，从而促进了许多领域的创新和效率。关键字：CNN，深度学习，性别分类，年龄检测。I.在当今相互联系的世界中引言，在那里，数字互动和社交媒体渗透到日常生活中，了解人口统计学（例如性别和年龄）变得越来越重要。II。II。智能设备的扩散促进了大量数据的收集，其中大部分包含对人类行为和互动的宝贵见解。在利用这些数据，性别和年龄预测算法的无数应用程序中，它们在增强用户体验，个性化内容并告知决策的潜力中脱颖而出 - 在各个领域制定过程。由于其丰富的信息内容，面部照片已成为性别检测和年龄预测算法的主要来源。利用图像处理，特征提取和分类技术方面的进步，研究人员和开发人员设计了复杂的方法来分析面部特征并准确推断人口统计学属性。这些方法通常涉及阶段，例如增强图像，以提高质量和分割以隔离相关特征，从而为后续分析奠定了基础。通过训练大型数据集的神经网络，我们旨在开发能够准确地将性别预测为“男性”或“女性”的强大模型，并可能基于实验参数对年龄组进行分类。除了技术复杂性之外，人类面部图像对各个行业和社会领域都具有深远的影响。从安全和娱乐到招聘和身份验证，从面部图像中检测性别和年龄的能力可以简化流程，增强安全措施并为战略决策提供了信息。相关作品本文使用应用于面部图像的深度学习技术介绍了有关性别识别的研究。此外，面部表情，人类交流的重要方面，提供了对情感状态和反应的见解，使面部图像分析成为心理学家和研究人员的宝贵工具。通过阐明这些技术的方法，挑战和潜在应用，我们旨在为计算机视觉中的知识不断增长，并促进具有真实世界影响的实用解决方案的发展。作者探索了卷积神经网络（CNN）的使用进行特征提取和分类，从而实现了有希望的
静止状态脑电图脑活动在新生儿可以预测年龄，并且表明神经发育结果
目的：脑电图（EEG）可用于估计新生儿的生物脑时代。在月经年龄和脑年龄之间的差异，称为脑年龄差距，可能会导致成熟偏差。现有的大脑年龄EEG模型不太适合临床COT侧用途，用于估计新生儿的脑年龄间隙，因为它们依赖于相对较大的数据和预处理要求。方法：我们使用降低的数据要求培训了一种来自具有非神经开发的婴儿和幼儿发展（BSID）结果的早产新生儿的静止状态脑电图数据的深度学习模型。随后，我们在两个临床部位的两个独立数据集中测试了该模型。结果：在两个测试数据集中，仅使用单个通道的静息状态脑电图活动的20分钟，模型生成准确的年龄预测：平均绝对误差= 1.03周（p值= 0.0001）和0.98周（pValue = 0.0001）。在一个测试数据集中，在9个月的随访BSID结局中，严重异常结果组的平均新生儿脑年龄间隙显着大于正常结局组的平均脑年龄差异：平均脑年龄差距的差异差异= 0.50周（p-value = 0.04）。结论：这些发现表明，深度学习模型对来自两个临床部位的独立数据集进行了普遍性，并且模型的脑年龄间隙幅度在正常和严重的随访神经发育结果的新生儿之间有所不同。2024国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.明显：新生儿大脑年龄间隙的幅度，仅使用单个通道的静息状态脑电图数据的20分钟来估算，可以编码临床神经发育价值的信息。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
健康的社会驱动因素可预测年度慢性肾脏病筛查和疾病发展
健康的社会驱动因素 (SDOH) 会影响常规护理的可及性，包括慢性肾病 (CKD) 的年度筛查。临床实践指南建议在诊断出高血压 (HTN) 或 2 型糖尿病 (T2DM) 后进行定期筛查。我们探讨了 SDOH 与新诊断的 HTN 和/或 T2DM 患者的年度 CKD 筛查和 CKD 发展之间的关系。提取了 2015 年至 2018 年期间新诊断为 HTN 和/或 T2DM 的 235,208 名患者的电子健康记录，并进行了三年的跟踪，以评估 CKD 的筛查和发展情况。多变量逻辑回归模型评估了 SDOH 与筛查和发展之间的关联。与商业患者相比，拥有公共保险的患者的筛查几率低 66%，而与在职患者相比，退休人员的筛查几率高 25%。与白人和在职患者相比，黑人患者接受筛查的可能性是白人的两倍多，退休人员患 CKD 的可能性是白人的两倍。黑人和退休患者的 CKD 发病率可能是由于频繁筛查所致，而公共医疗保险中较低的筛查率凸显了影响医疗保健机会的可能上游因素。
2024 年监测年度报告
根据该区的监控条例，工作人员必须向董事会提交一份关于已获批准监控技术使用情况的年度报告，并请求批准继续使用这些技术。本报告旨在让董事会有机会确定所实施的监控技术是否有利于我们服务的社区、是否超过实施成本，并确保公民自由得到保障。旧金山湾区快速交通区 (BART) 的年度监控报告涵盖了 2023 年 7 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日的时间。本报告包括董事会之前批准的所有监控技术。值得注意的是，BART 在监控技术的政策制定和实施方面采取了以社区为基础的协作方式。BART 部署的所有监控技术的唯一目标都是改善 BART 区。这增强了公众对 BART 的信任并改善了乘客体验。每项技术都必须经过几个步骤，然后才能提交给 BART 董事会批准和实施。采取的步骤包括初步提案、政策制定，然后评估相应的技术。在使用特区批准的监控技术方面有多个指导原则。首先，使用监控技术的决定应平衡安全和隐私利益。不得将其用于骚扰、恐吓或歧视任何个人或团体。此外，该技术不得用于移民执法行动。其次，监控计划必须有强有力的控制措施，以防止无意中泄露或滥用收集的数据。BART 监控计划实施的一个关键成功是社区合作。在社区隐私可能受到特区工作人员提出的监控技术影响的情况下，透明度和与社区和隐私团体的联系至关重要。这让人们了解了社区对使用该技术以及如何保护数据的担忧。BART 继续与社区合作伙伴会面
使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测
摘要。我们研究了具有二元子估值的代理商中相当分配一组不可分割的商品的问题 - 每种商品都提供了A或B（A 这是两个经过良好研究的估值类别的自然概括 - 二元添加剂估值和二元子估值。 我们提出了一个基于最近引入的洋基交换机制的简单顺序算法框架，该框架可以改编以计算各种解决方案概念，包括Max Nash福利（MNW），Leximin和P -Mean Meant -Mean felfare在Di -vides b时最大化分配。 当a不划分b时，MNW和Leximin分配的构成性疾病的现有结果补充了此结果。 我们表明MNW和Leximin分配保证每个代理至少2这是两个经过良好研究的估值类别的自然概括 - 二元添加剂估值和二元子估值。我们提出了一个基于最近引入的洋基交换机制的简单顺序算法框架，该框架可以改编以计算各种解决方案概念，包括Max Nash福利（MNW），Leximin和P -Mean Meant -Mean felfare在Di -vides b时最大化分配。当a不划分b时，MNW和Leximin分配的构成性疾病的现有结果补充了此结果。我们表明MNW和Leximin分配保证每个代理至少2
![-NSF -PAR的会议录
驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制
蛋白质生物化学中的综合方法
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测
将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商
重新审视模型提取攻击-NSF -PAR
使用的MXENE特性的第一原理研究
针对亚组公平性的特定分销审计
1孕妇的养育和自愿的选择性育种...
分布式线性随机近似的有限时间误差边界
1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González...
基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电
铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S]
如何为建议基础模型索引项目ID
通过局部底物调节酶级联活性...
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-NSF -PAR的会议录 驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制 蛋白质生物化学中的综合方法 Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒 使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测 将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商 重新审视模型提取攻击-NSF -PAR 使用的MXENE特性的第一原理研究 针对亚组公平性的特定分销审计 1孕妇的养育和自愿的选择性育种... 分布式线性随机近似的有限时间误差边界 1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González... 基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电 铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S] 如何为建议基础模型索引项目ID 通过局部底物调节酶级联活性... AAAS
电动汽车（EV）被认为是传统车辆的环保选择。作为电动汽车中最关键的模块，电池是具有非线性行为的复杂电化学成分。车载电池系统的性能也受复杂的操作环境的影响。实时电动汽车电池在服务中的状态预测很棘手，但对于实现故障诊断和有助于预防危险事件至关重要。具有时间序列分析中有优势的数据驱动模型可用于从有关某些性能指标的数据中捕获降解模式并预测电池状态。变压器模型能够使用多头注意区块机制有效地捕获长期依赖性。本文介绍了标准变压器和仅编码变压器神经网络的实施，以预测电动电池的健康状况（SOH）。根据NASA卓越网站公开访问数据集的锂离子电池的分析，提取了与电荷和放电测量数据有关的28个功能。使用Pearson相关系数筛选功能。结果表明，过滤的特征可以有效提高模型的准确性以及计算效率。提出的标准变压器在SOH预测中表现出良好的性能。
在家尝试一下：使用大规模低成本移动脑电图通过睡眠和冥想预测年龄
图 4：四名受试者的纵向大脑年龄∆预测，他们有 (A) 多次连续冥想或 (B) 睡眠记录。选择了四名拥有超过 50 次良好信号质量记录的受试者。使用在 MMD 或 AMUSeD 上训练的模型来预测他们的大脑年龄。蓝点表示单次记录的大脑年龄∆预测值。为确保受试者的匿名性，我们仅为每个受试者提供 50 个随机抽样的记录，并在记录日期中添加随机抖动δ∼N（0，20 天）。尽管如此，我们仍使用所有可用的会话来拟合线性模型（红线），以显示每个受试者的趋势。密度图总结了预测年龄的分布（蓝色边际图）。尽管所有受试者都存在明显的差异，但从跨会话的线性模型获得的斜率（红线）接近于零，表明平均大脑年龄随时间保持稳定。这表明提出的大脑年龄指标同时捕捉了“特征”和“状态”类信息。
原创研究 社区居住的中老年人横断面脑部预测年龄差异，具有高影响力 K
目的：膝关节 OA 相关疼痛对不同个体的影响各不相同，可能与中枢神经系统改变有关，如大脑老化过程加速。我们之前报告称，与无痛对照组相比，患有慢性肌肉骨骼疼痛的老年人的大脑预测年龄明显更大，表明大脑看起来“更老”。但这种关联尚不十分清楚。这项横断面研究考察了与慢性膝关节骨关节炎疼痛相关的大脑预测年龄差异，研究样本规模更大、人口统计学上更加多样化，并考虑了疼痛的影响。患者和方法：根据疼痛对日常功能的影响（即影响），将有/无膝关节 OA 相关疼痛的参与者（平均年龄 = 57.8 ± 8.0 岁）分为低影响（n=111）和高影响（n=60）疼痛组，以及无痛对照组（n=31）。参与者完成了人口统计学、疼痛和社会心理评估以及 T1 加权磁共振成像。使用协方差分析比较了各组之间的大脑预测年龄差异 (brain-PAD)。偏相关检查了大脑 PAD 与疼痛和社会心理变量之间的关联。结果：与低冲击力膝关节疼痛患者相比，高冲击力慢性膝关节疼痛患者的大脑明显“老龄化”（p < 0.05）。Brain-PAD 还与临床疼痛、消极情绪、被动应对和疼痛灾难化显著相关（p < 0.05）。结论：我们的研究结果表明，高冲击力慢性膝关节疼痛与 MRI 上出现的大脑年龄较大有关。未来的研究需要确定疼痛相关干扰和疼痛管理对高危人群的躯体感觉处理和大脑老化生物标志物的影响以及有效的干预策略。关键词：膝关节骨关节炎、高冲击力慢性疼痛、大脑老化、实验性疼痛、社会心理
使用标量量化大脑预测年龄的不确定性......
通过脑解剖磁共振成像预测受试者的年龄有可能提供脑部变化的敏感摘要，从而指示不同的神经退行性疾病。然而，现有的研究通常忽略了这些预测的不确定性。在这项工作中，我们通过应用功能数据分析方法考虑了这种不确定性。我们针对阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 中的认知正常 (CN) 受试者，提出了一个年龄与脑结构影响的惩罚功能分位数回归模型，并用它来预测轻度认知障碍 (MCI) 和阿尔茨海默病 (AD) 受试者的脑年龄。与脑年龄预测文献中可用的机器学习方法不同，它们只提供点预测，而我们的模型的结果是每个受试者的预测区间。