全球首台人脸识别ATM机问世我国自主研发
我国自主研发的首台ATM机日前正式发布，这也是全球第一台具有人脸识别功能的ATM机。这台可以“刷脸”的ATM机，是由清华大学与梓昆科技（中国）股份有限公司等联合研发的具有人脸识别的、我国首台具有自主知识产权的金融安全设备。 在发布会上，经由专家委员会鉴定，这款ATM机整体性能超越了国际同类产品，而且在多国货币（包括塑料币）的识别、鉴伪、全图像分析、冠字号识别、处理速度等核心指标上实现了超越，性能比同类相关产品提高20%。这种ATM机可与银行、公安等系统联网，有效遏制目前的一些犯罪行为。......阅读全文
全球首台人脸识别ATM机问世－我国自主研发
我国自主研发的首台ATM机日前正式发布，这也是全球第一台具有人脸识别功能的ATM机。这台可以“刷脸”的ATM机，是由清华大学与梓昆科技（中国）股份有限公司等联合研发的具有人脸识别的、我国首台具有自主知识产权的金融安全设备。 在发布会上，经由专家委员会鉴定，这款ATM机整体性能超越了国际同类产品
超真面具－比人脸更像人脸
近发表在开放获取期刊《认知研究：原则与启示》上的一项研究表明，合成的超真实面具的图像可能会被误认为真实面孔。这项研究还发现，如果面具模仿的是与观察者不同的种族，也会对观察者准确区分面具和真实面孔的能力造成影响。 超真实面具是用诸如硅酮这样的柔性材料制成，旨在模仿真实的人脸。过去的研究和刑事调查
ATM－Signaling－Pathway
The ataxia telangiectasia-mutated gene (ATM) encodes a protein kinase that acts as a tumor suppressor. ATM activation by ionizing radiation damage to
“垃圾DNA”决定人脸长相
有的人相貌堂堂，有的人看上去不尽如人意。美国研究人员的最新研究表明，人类基因组中的“垃圾DNA”，可能是每个人都长得与众不同的最终决定因素。 所谓“垃圾DNA”，是指人类基因组中曾被认为毫无用处的部分，它们在基因组中所占比例高达98%。但美国伯克利劳伦斯国家实验所的研究人员10月24日在《
限制人脸识别，新界线在哪？
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/506464.shtm
人脸识别支付怎么就火了？部分识别准确率远超肉眼
金融、安防是目前人脸识别应用两个最广泛领域 人脸识别支付怎么就火了 “靠脸吃饭”的时代也许真的来临了！在ATM机上刷脸就能取款，用手机银行刷脸就能转账，在肯德基刷脸就能吃上饭，在平安刷脸就能买保险……人脸识别技术正在使我们的生活越来越方便。 汇丰昨天启用人脸识别技术 汇丰银行（中国）有限
迄今最精准数字人脸模型建成
据《科学》杂志官网5月1日报道，英国伦敦帝国理工学院（ICL）计算机科学家开发出一种新方法，可以自动构建能处理面部特征的3D变形模型（3DMM），并将之应用于不同的人种。 如果你有一个长鼻子，你还可能有一个长下巴，鉴于这种相关性，计算机可以用3DMM表征你的独特面部，但它并没有储存3D扫描面部
迄今最精准数字人脸模型建成
据《科学》杂志官网5月1日报道，英国伦敦帝国理工学院（ICL）计算机科学家开发出一种新方法，可以自动构建能处理面部特征的3D变形模型（3DMM），并将之应用于不同的人种。 如果你有一个长鼻子，你还可能有一个长下巴，鉴于这种相关性，计算机可以用3DMM表征你的独特面部，但它并没有储存3D扫描面部
人脸识别应用即将进入“井喷期”
你还在言谈必称“互联网+”吗？不好意思，现在已进入人工智能时代！11月8日起，在郑州机场登机，请先把脸伸过来，因为，人脸识别时代来了。 通过人脸识别系统可在手机上找到和自己长相相似的人 业内人士透露，目前人脸识别已应用到生活的各个方面：除了机场安检，在网吧上网、电影院看电影都可应用人脸识别。来
人脸识别技术已深入生活
iPhone X 在推出以来，它的Face ID功能就刷屏了整个朋友圈，网络上也流传着许多关于人脸识别与化妆的笑话，实际上，人脸识别是一项通过骨骼扫描识别的系统。 2002 年，汤姆克鲁斯在电影《少数派报告》中，展现了刷脸就能识别身份的高科技，在 15 年后，这项技术已经走入我们的现实生活
进化和经验驱动人脸识别
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/9/509237.shtm
ATM正相关基因编码功能描述
ATM基因编码的蛋白属于PI3/PI4激酶家族，这种蛋白是一种重要的细胞周期检查点激酶，通过磷酸化调控下游一系列重要蛋白，包括抑癌蛋白p53和BRCA1、检查点激酶CHK2、检查点蛋白RAD17和RAD9以及DNA修复蛋白NBS1。ATM和与其密切相关的蛋白ATR被认为是在细胞周期调控以及DNA损伤
ATM基因编码功能及结构描述
ATM基因编码的蛋白属于PI3/PI4激酶家族，这种蛋白是一种重要的细胞周期检查点激酶，通过磷酸化调控下游一系列重要蛋白，包括抑癌蛋白p53和BRCA1、检查点激酶CHK2、检查点蛋白RAD17和RAD9以及DNA修复蛋白NBS1。ATM和与其密切相关的蛋白ATR被认为是在细胞周期调控以及DNA损伤
细胞周期信号通路相关ATM
ATM基因编码的蛋白属于PI3/PI4激酶家族，这种蛋白是一种重要的细胞周期检查点激酶，通过磷酸化调控下游一系列重要蛋白，包括抑癌蛋白p53和BRCA1、检查点激酶CHK2、检查点蛋白RAD17和RAD9以及DNA修复蛋白NBS1。ATM和与其密切相关的蛋白ATR被认为是在细胞周期调控以及DNA损伤
ATM基因编码的概念和特点
ATM基因编码的蛋白属于PI3/PI4激酶家族，这种蛋白是一种重要的细胞周期检查点激酶，通过磷酸化调控下游一系列重要蛋白，包括抑癌蛋白p53和BRCA1、检查点激酶CHK2、检查点蛋白RAD17和RAD9以及DNA修复蛋白NBS1。ATM和与其密切相关的蛋白ATR被认为是在细胞周期调控以及DNA损伤
实体肿瘤检测ATM基因介绍
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细胞凋亡信号通路相关基因介绍ATM
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遗传风险基因信号通路相关因子ATM
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ATM基因突变与药物因子介绍
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正相关基因－ATM基因的临床解释
ATM基因编码的蛋白属于PI3/PI4激酶家族，这种蛋白是一种重要的细胞周期检查点激酶，通过磷酸化调控下游一系列重要蛋白，包括抑癌蛋白p53和BRCA1、检查点激酶CHK2、检查点蛋白RAD17和RAD9以及DNA修复蛋白NBS1。ATM和与其密切相关的蛋白ATR被认为是在细胞周期调控以及DNA损伤
具有遗传风险的基因介绍ATM基因
ATM基因编码的蛋白属于PI3/PI4激酶家族，这种蛋白是一种重要的细胞周期检查点激酶，通过磷酸化调控下游一系列重要蛋白，包括抑癌蛋白p53和BRCA1、检查点激酶CHK2、检查点蛋白RAD17和RAD9以及DNA修复蛋白NBS1。ATM和与其密切相关的蛋白ATR被认为是在细胞周期调控以及DNA损伤
AI创业公司依图跨出中国－在新加坡设研发据点
1月24日消息，人脸识别技术公司依图昨日在新加坡设立了办公室，作为中国之外的第一个据点，依图宣布计划在此设立研发中心。 依图公司宣布，该办公室计划招募50~60名研究员，并且希望可雇用90%的当地人员。该研发中心希望为该地区既有的解决方案探索客制化的服务、发现新应用的可能性。依图将新加坡视为
人脸识别技术商用场景不断扩充－资本纷纷涌入
近期，“刷脸”成为了热词，人脸识别技术不断进入大众视野。苹果新机iPhoneX具备“刷脸”解锁功能；一些银行正尝试启用自动取款机“刷脸”取款功能；高铁检票、宾馆入住也在使用“刷脸”技术。 人脸识别已经在人们衣食住行的各个领域发力，迎来运用的“井喷期”，其中，金融和安防等行业成为应用“先锋”领
生物识别技术应用日益广泛－“刷脸”支付安全吗
近日，支付宝移动客户端正式启用了人脸登录功能。用户无需再输入繁琐的密码，只需对着手机镜头眨眨眼、转转头便可轻松完成登录。过去只能在科幻大片中出现的场景，已悄然融入了现实生活。 人脸认证登录是以人脸识别技术作为依托，基于人的脸部特征，通过动态扫描来确认使用者身份。用户在进入登录界面时，系统终端自
过去16万年－人脸“悄悄在改变”
瑞士科学家在最新一期《美国国家科学院院刊》上发表论文指出，他们对化石进行分析后发现，过去16万年中，人类头盖骨的物理变化可能由饮食和生活方式改变引起的脸部变化所致，而非像以前认为的那样由大脑本身的进化引起。 此前的研究发现，可以追溯到20万年前的早期人类头盖骨（脑壳）的大小与现在人类的头盖
美军通过无人机人脸识别项目
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494593.shtm 科技日报北京2月24日电 （记者刘霞）据英国《新科学家》杂志网站23日报道，美国空军已完成一个为自动驾驶无人机开发人脸识别软件的项目，此举引发了人们对个人可能成为攻击目标的担忧。
人脸检测发展：从VJ到深度学习（一）
这是一个看脸的世界！自拍，我们要艺术美颜；出门，我么要靓丽美妆。上班，我们要刷脸签到；回家，我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙，当考勤机认出你的脸对你表示欢迎，你知道是什么魔力让冷冰冰的机器也变得温情脉脉，让呆呆的设备也变得善解人意吗？今天就让我们走近它们的内心，了解这些故事背后的一项
人脸检测发展：从VJ到深度学习（二）
选好了窗口，我们开始对窗口中的图像区域进行观察，目的是收集证据——真相只有一个，我们要依靠证据来挖掘真相！在处理图像的过程中，这个收集证据的环节我们称之为特征提取，特征就是我们对图像内容的描述。由于机器看到的只是一堆数值，能够处理的也只有数值，因此对于图像所提取的特征具体表示出来就是一个
人脸检测发展：从VJ到深度学习（三）
在确定了选择窗口的策略，设计好了提取特征的方式，并学习了一个针对人脸和非人脸窗口的分类器之后，我们就获得了构建一个人脸检测系统所需要的全部关键要素——还有一些小的环节相比之下没有那么重要，这里暂且略去。 由于采用滑动窗口的方式需要在不同大小的图像上的每一个位置进行人脸和非人脸窗口的判别
人脸检测发展：从VJ到深度学习（四）
造成人脸检测速度慢的根本原因还在于输入规模过大，动辄需要处理几十上百万的窗口，如果这样的输入规模是不可避免的，那么有没有可能在处理的过程中尽快降低输入规模呢？如果能够通过粗略地观察快速排除掉大部分窗口，只剩下少部分窗口需要进行仔细的判别，则总体的时间开销也会极大地降低。从这样的想法出发，