实际年龄

摘要： 越来越多的研究表明,人的心态对健康非常重要。就好比那些感觉自己比实际年龄年轻的人,事实上确实会显得更年轻。“逆转时光”实验让人变年轻1979年,心理学家艾伦兰格和她的学生们做了一个很有意思的实验。

摘要： 少年时,想象大学老师的生活,总以为是一头扎进实验室里搞科研;没有想到在贵州当大学老师,竟是满山遍野地跑,真正把实验室搬到田间地头,把论文写在大地上。日前,记者在贵州大学动物科学学院看见姚俊杰教授时,他正从电脑前转过身来。身形清癯,头发微微泛黄,乍一看比实际年龄要小.

摘要： 都说手是女人的第二张脸,所以女性们往往都会很细心地呵护双手。但事实上,脖子之于女人的重要性丝毫不输双手,因为脖子最容易泄露女人的真实年龄,即使化上精致的妆容,仍然遮掩不了颈部的“年轮”。如果对颈部不够重视,也没有及时做好有效的保养,那么就别怪它暴露出你的年龄秘密啦,甚至它还可能会让你看起来比实际年龄更大。那么,颈部到底要怎么保养呢?

摘要： 科学运动应该贯穿人的一生。不同人生阶段,运动都会带来不同的益处。值得提醒的是,中青年反而是最应加强科学运动的人群。许多人年纪轻轻就被检验出“三高”、肿瘤指标物偏高等情况,身体的衰老进程已经超过了实际年龄。通过建立科学的生活、运动习惯,可以令各类健康风险大为降低。另外,不同年龄,有不同运动重点和科学运动方案。

摘要： 披肩长直发、黑色皮夹克,双臂交叉端起,表情似笑非笑。这是徐颖为一本先锋杂志拍摄的封面,乍一看像酷酷的摇滚少女。但这位“少女”,实际年龄已经37岁了,她不仅是中科院光电研究院建院以来最年轻的研究员和博导,也是北斗卫星导航系统研究设计中不可或缺的一分子。

摘要： 如果用一个词来概括安徽定远县返乡农民工胡立虎的创业历程,“一波三折”绝对不为过。35岁的胡立虎皮肤粗糙,看起来比实际年龄要大几岁,那是常年在田地里风吹日晒的结果。2月23日下午,笔者到访胡立虎在定远县仓镇回民村开办的葡萄种植家庭农场。胡立虎正蹲在大棚里,给农户们讲解,“要给枝干均匀涂芽,届时,葡萄萌芽才会整齐,方便统一修剪”。

摘要： 离开工作单位后,跟昔日朝夕相处的同事,见面的机会日渐减少了,再相见,给人最突出的印象就是容颜的变化。当年和我同在一个办公室上班的老于,仅仅两年未见,他的容颜变得实在让人惊讶。过去乌黑的头发,已近全白,瘦长的脸庞上,布满了一道又一道的皱痕。看上去比他的实际年龄要大得多。究其原因,完全出在他的心理上。这两年,虽说他已经退休了,但上班时留在他心头的不快却在继续发酵。对过去工作中有过分歧的同事,意见更为加深,还时不时寻找材料告人家的状。日夜寝食难安的他,心里总像有沸水在翻滚,周围的人都在悄悄议论,这个老于是咋了?

摘要： “岁数越小,身体越好”是很多人的共识。但国外的一项研究颠覆了这一想法,研究人员发现,心理年龄比实际年龄更影响身体状况。相同生理年龄下,心态年轻的老人患慢性病的几率更小,服药、看医生的次数更少,保持体重正常的可能性更大。

摘要： 婆婆在我眼中是高贵优雅的代名词。她不仅写得一手好字,画得一手好画,皮肤也保养得很好,看上去比实际年龄至少要年轻十岁。她脾气特别温和,总是笑呵呵的。见过婆婆后,我甚至怀疑老公的审美,天天看着这样的妈,怎么会挑了我这个丑小鸭当另一半?我相貌一般,才财都没有,关键这脾气,有时还暴得不得了。想想老公虽长得有模有样,人品也好,但不浪漫,说话也噎人,能把人气个半死。饶是肚量大到能撑船的我,有时也被他气得半天缓不过劲来。好吧,大家半斤八两,扯平了。即使经过这样的心理建设,见了婆婆,我还是打心眼里,发怵。

摘要： 施燕璟已步入知天命之年,但看起来比实际年龄要年轻得多,作为名校长,记者慕名采访了她。她说话和举止都透着温和绵软,轻言细语却又思维敏捷、条理清晰,让人感到异常的随和与亲切。"淡雅自然,谈笑中温婉朴实得一如写意山水般雅致"——这是记者对施燕璟气质的印象,这样的印象也一直在记者的脑海里定格。施燕璟的气质与苏州市枫桥中心小学这所学校清新典雅,既有苏式园林的古朴元素,又有儿童学园的明朗特质,并赋予教育诗性灵动的校园气质十分契合。

摘要： 本发明涉及用于确定至少一个实际现场仪器如调节装置和/或泵的实际过程参数的系统，实际现场仪器被集成在工艺生产设备如化工设备、食品加工设备、发电厂等的实际流动路径中并被设计用于根据现场仪器专属的实际影响因子来影响对该实际过程流体流动的如调设、驱动、加热、冷却等，该系统包括虚拟孪生流动路径，其中，实际流动路径被虚拟映射，并且孪生过程流体流动根据对应于该少一个实际现场仪器的至少一个孪生现场仪器的对应于至少一个实际现场仪器的实际影响因子的孪生影响因子被虚拟影响，孪生流动路径接收实际过程流体流动的实际输出参数如温度、速度、压力、体积流量等和/或实现场仪器的实际输出参数如调节位移、泵送功率等，并依据至少一个孪生影响因子在流体流动上游或下游虚拟确定对应于所述至少一个实际现场仪器的孪生现场仪器的孪生过程参数，虚拟确定的孪生过程参数作为待确定的实际过程参数被提供给所述至少一个实际现场仪器，以进一步影响实际过程流体流动。

摘要： 提供了能够减少年龄估计所用的对图像数据进行加标签的劳动的年龄估计装置、年龄估计方法和年龄估计程序。用于估计拍摄成图像数据中的人的年龄的年龄估计装置包括：维度压缩装置，用于对图像数据应用维度压缩以输出低维度数据；分簇装置用于对所输出的低维度数据执行分簇；加标签装置用于对已分簇的低维度数据中的每个簇的代表性数据加标签；以及识别装置用于利用包含在已加标签的低维度数据和未加标签的低维度数据中的特征量基于学习结果来估计人的年龄。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像属性预测技术领域，公开了一种训练年龄预测模型的方法、年龄检测方法及相关装置，采用包括多个人脸图像的训练集，对至少两个教师神经网络进行迭代训练，得到至少两个教师模型，各教师模型分别输出训练集中各人脸图像的软标签。然后，采用训练集和损失函数，对学生神经网络进行迭代训练，得到年龄预测模型。损失函数包括各人脸图像的真实标签和各教师模型分别输出的各人脸图像的软标签之间的第一损失以及各人脸图像的真实标签和学生神经网络输出的预测标签之间的第二损失，使得各教师模型能够指导学生神经网络学习年龄特征信息，训练得到的年龄预测模型具有各教师模型的年龄特征学习能力，从而，能够提高年龄检测准确性。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像识别技术领域，公开了一种年龄识别模型的训练方法、人脸年龄识别方法及相关装置，训练得到的年龄识别模型包括年龄分类模型、不确定性模型和年龄回归模型。第一阶段，采用不确定性模型将噪声干扰对由训练得到的年龄分类模型输出的第一预测年龄值的影响转化为不确定性概率。第二阶段，采用该训练集对回归神经网络进行训练，并将各人脸图像对应的不确定性概率引入损失函数，得到年龄回归模型。不确定性概率的引入相当于告诉年龄回归模型：对于各人脸图像提取的特征具有一定概率的不确定性。从而在训练过程中，不确定性概率较高的图像特性，需要重点学习，能够减轻上述噪声带来的影响，提高模型的泛化能力和准确度。

摘要： 本公开的实施例公开了年龄预测网络生成方法、年龄预测方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括人脸图像和人脸图像对应的标注年龄信息向量；获取待训练年龄预测网络，待训练年龄预测网络包括多个分类器和阈值预测网络，其中，每个分类器用于确定人脸图像中所显示的人脸对应的年龄与目标年龄的大小关系，阈值预测网络用于预测多个分类器的分类阈值；利用训练样本集对待训练年龄预测网络进行训练，得到年龄预测网络。该实施方式实现了提高年龄预测网络的预测准确性。

摘要： 本公开的实施例公开了年龄预测网络生成、年龄预测方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括人脸图像和人脸图像对应的标注年龄信息向量；获取待训练年龄预测网络，待训练年龄预测网络包括多个分类器，每个分类器用于确定人脸图像中所显示的人脸对应的年龄与目标年龄的大小关系；利用训练样本集对待训练年龄预测网络进行训练，得到年龄预测网络。该实施方式实现了提高生成的年龄预测网络的预测准确率。

摘要： 本发明涉及一种年龄分类辅助的跨年龄人脸识别算法，包括步骤：提取并预处理带有身份标签和年龄标签的人脸图像；训练年龄分类辅助的跨年龄人脸识别网络，跨年龄人脸识别网络包括卷积网络、身份特征提取网络和年龄特征提取网络；将预处理后的含有身份标签和年龄标签的人脸图像输入卷积网络，卷积网络最后的全连接层输出共享特征。本发明的有益效果是：改进跨年龄人脸识别深度学习模型，提取年龄不变的人脸特征以提高跨年龄人脸识别的准确率；使用Softmax损失函数保证特征的类间差异，引入Centor Loss损失函数减小人脸特征的类内差异，使不同类别的特征向量边界更加明晰，两者相辅相成，共同参与网络参数的更新。

摘要： 本发明公开了一种年龄预测模型的训练方法，该年龄预测模型包括三维形变统计模型、可微分渲染器、第一特征提取网络、第二特征提取网络和年龄预测层，首先通过三维形变统计模型和可微分渲染器将目标人脸图像转换为二维渲染图像，该二维渲染图像具备三维特征信息。然后将目标人脸图像输入第一特征提取网络并将二维渲染图像输入第二特征提取网络以进行特征提取，将第一特征提取网络和第二特征提取网络中对应同一特征尺度的两个特征提取层输出的特征图进行特征融合，以输出目标特征图；从而将三维特征信息融合到不同尺度的特征图中，进而约束同一个人因不同表情导致的特征变化，使得整个预测模型具有更高的准确度和适应性。

摘要： 本申请公开了一种年龄识别模型的训练方法、装置、年龄识别方法、装置，属于计算机技术领域。该方法包括：获取多个用户的特征数据，其中，每个用户的特征数据包括用户静态特征数据以及用户历史行为特征数据，所述用户静态特征数据至少包括用户的年龄数据；对各个用户的特征数据进行特征签名处理，以将各个用户的特征数据转换为对应的数值化的高维特征空间数据；对各个用户对应的数值化的高维特征空间数据进行降维处理，得到多个训练样本数据，其中，每个样本数据以用户的年龄数据作为样本标签；将所述多个训练样本数据输入至预设的算法模型中进行训练，得到年龄识别模型。本申请可以提高年龄识别模型的训练效率。

摘要： 本申请实施例涉及人脸图像属性预测技术领域，公开了一种训练年龄检测模型的方法、年龄检测方法及相关装置，训练集包括多个标注有真实年龄的人脸图像，首先获取训练集中各人脸图像对应的年龄干扰信息。然后，对年龄干扰信息进行编码，得到信息特征编码。最后，采用训练集和与该训练集中各人脸图像对应的信息特征编码，对神经网络进行迭代训练，得到年龄检测模型。在此实施例中，神经网络在训练过程中能够学习到人脸图像的特征以及年龄干扰特征，即清楚区分年龄干扰特征和影响年龄预测准确度的有效特征，从而，在进行年龄预测时能够过滤掉干扰特征，减少干扰特征对网络学习的影响，使得训练得到的年龄检测模型能够准确且稳定地检测年龄。