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识别ANKRD11
kbg综合征是一种罕见的常染色体显性遗传疾病，其特征是上部切牙牙齿扩大，独特的颅面特征（例如三角形的脸，突出的鼻桥，较薄的上唇），骨骼骨骼表现（包括短状态，短身份，较短的骨骼，延迟的骨骼，骨骼延迟，各种肋骨和垂直异常异常）和智力障碍。KBG综合征的表型光谱高度多样。根据文献，据报道，永久性上门牙的大牙齿有85％ - 95％的KBG综合征患者，使其成为最普遍的牙齿特征。在大约25％ - 31％的患者中观察到了听力障碍。产后短身材是KBG综合征个体中的常见特征，并且有关于生长激素治疗的反应的有希望的报道（Ho等，2022）。非症状或轻度症状通常被诊断或未被注意到。KBG综合征的患病率在各个族群之间并没有差异，尽管它遵循常染色体显性遗传模式，但出于未知的原因，它在男性中比男性更频繁地发生（Choi等，2022）。它是由ANKRD11基因的主要变体或包含Ankrd11基因的16q24.3微缺失引起的（Martinez-Cayuelas等，2022; Niihori等，2019）。ANKRD11基因是位于16q24.3染色体上的基因，包括11个外显子。在功能上，ANKRD11充当至关重要的共同
人脸识别
目前，深度学习模型在现实世界的面部识别任务中达到了人类水平。我们回顾了使用基于深度学习的计算方法理解人脸处理的科学进展。这篇综述围绕三个基本进展展开。首先，经过面部识别训练的深度网络会生成一个表示，该表示保留了有关面部（例如身份、人口统计、外观、社交特征、表情）和输入图像（例如视点、照明）的结构化信息。这迫使我们重新思考视觉逆光学问题的可能解决方案。其次，深度学习模型表明，面部的高级视觉表示无法从可解释的特征方面来理解。这对理解高级视觉皮层中的神经调节和群体编码具有重要意义。第三，深度网络中的学习是一个多步骤的过程，迫使人们从理论上考虑各种可以重叠、随时间积累和相互作用的学习类别。需要多种学习类型来模拟人类面部处理技能的发展、跨种族效应以及对个人面孔的熟悉程度。
《探索脑机接口的结构与应用》
在"⼤脑与机器"这⼀跨学科领域，通信⼯程的最新进展凸显了神经架构对⼯程进展的影响。这促使⼈们开始探索脑启发计算技术，尤其是⽣物识别（BCI）技 术。这些系统促进了活体⼤脑与外部机器之间的双向通信，能够读取⼤脑信号并将其转换为任务指令。此外，闭环BCI 还能以适当的信号刺激⼤脑。该领域的研 究涉及多个学科，包括电⼦学、光⼦学、材料科学、⽣物兼容材料、信号处理和通信⼯程。低维材料（尤其是⽯墨烯等⼆维材料）的特性进⼀步增强了脑启发电 ⼦学的吸引⼒，这些特性是未来类脑计算设备的基础。在⽣物识别（BCI）领域，通信⼯程在促进⼈脑与计算系统在数字通信、物联⽹、新兴技术、空间和IoX 设 备融合等不同领域进⾏⽆缝信息交换⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。光⼦学和光⼦集成电路（PIC）是这⼀多学科研究中不可或缺的⼀部分，可为⽣物识别（BCI） 提供⾼速、节能的通信和⼀系列优势，包括⾼速数据传输、低功耗、微型化、并⾏处理和光刺激。这些特性使光⼦学成为⼀项前景⼴阔的技术，可推动脑机接⼝ 的发展，并在神经科学和神经⼯程领域实现新的应⽤。
破坏目标的识别和分类以及要害区域的识别
原子能机构《核安保丛书》讨论了有关防止、发现和应对涉及或针对核材料、其他放射性材料、相关设施或相关活动的犯罪或故意未经授权行为的核安保问题。这些出版物符合并补充了国际核安保文书，例如《核材料实物保护公约》及其修正案、《制止核恐怖主义行为国际公约》、联合国安全理事会第 1373 号和第 1540 号决议以及《放射源安全和安保行为准则》。
生物识别数据 - 螺旋 - 二元 - 识别识别1-0。 ...
有关此指南的内容关键数据保护概念生物识别识别我们如何证明我们遵守数据保护义务？我们如何合法处理生物特征数据？我们如何公平处理生物识别数据？准确性原理如何适用于生物识别数据？我们如何确保生物识别数据的处理是透明的？我们如何考虑对生物识别数据的权利请求？我们如何确保生物特征数据安全？