年龄界限

摘要： 深夜,一大批年轻人守在屏幕前,凌晨00:00一到,手指在1秒内一通点,抢购成功,才放心又期待地睡去。这是泡泡玛特Skullpanda密林古堡系列潮玩在天猫开售当晚的情景。潮玩到底是什么?又有何魔力,能深深俘获人心?长大了,也可以玩玩具玩具常被认为是小孩的专属,而潮玩却超越了年龄界限,受到青少年的追捧。潮玩也被称为艺术家玩具或设计师玩具,大多由艺术家、设计师、雕塑师等设计创作,取材广泛、风格各异。设计者将潮流、绘画、雕塑、IP等元素注入玩具,以艺术设计、视觉美感来传递设计理念。

摘要： 接近真实的社会生活,打破幼儿的年龄界限,让不同年龄的孩子通过混合组合的方式,在一个近似家庭的氛围中,像兄弟姐妹般游戏、生活、运动和学习,是混龄教育的重要形式。而间断性混龄游戏则结合了同龄和混龄的优势,作为差异互补的一种新型分班方式,以"大带小、小促大"为基点,凭借"儿童教儿童"的生态角色,使幼儿在游戏中自然习得亲社会行为、缓解分离焦虑、拓展最近发展区,提升人际交往和社会适应能力。

摘要： 小社团活动是我园园本课程的重要组成部分,即打破班级界限、年龄界限,让幼儿根据自己的兴趣和爱好组成小社团共同活动。小社团活动具有鲜明的混龄学习特点,能满足混龄幼儿合作与发展的需要,从而让幼儿在混龄合作中玩出精彩。

摘要： 1.为什么要参加基本养老保险?基本养老保险(简称养老保险),是指劳动者在达到国家规定的解除劳动义务的劳动年龄界限,或因年老等原因丧失劳动能力退出劳动岗位后,能够依法从政府和社会获得物质帮助的社会保险制度。参加养老保险,既是国家法律的明确规定,也是保障公民年老后基本生活的必然要求。同时,国家发展养老保险事业,维护社会公平,促进经济发展,实现广大人民群众共享改革发展成果。

摘要： 著名教育家陶行知先生说过:“要解放孩子的头脑、双手、脚、空间、时间,使他们充分得到自由的生活,从自由的生活中得到真正的教育。” 混龄游戏化区域活动为幼儿创设了一个自由、宽松的开放性环境,打破了幼儿的年龄界限,让不同年龄的幼儿按自己的兴趣、意愿自主结伴游戏,做到了真正地“解放”幼儿。 混龄游戏化区域活动既发挥了不同年龄幼儿的主体性,又增强了幼儿的社会性,能使幼儿自由快乐地主动学习、探索和表现。

摘要： “生活美育是世上最大的美育”,美育无年龄界限,美育工作要从娃娃做起。这其中,打造极具个性的美育环境显得尤为重要。为此,横店街道临空幼儿园可谓是下足了功夫。横店街道临空幼儿园利用塑料片、玻璃药瓶、鱼丝线、卡纸、颜料手绘等物件制作DIY吊顶灯;将黄陂八景展示在幼儿园廊道内;把轻黏土、卡纸、麻绳进行再加工。

摘要： 川府函[2020]66号四川省人民政府参事室:四川省人民政府决定:聘任秦开荣为四川省人民政府参事,任职年龄界限为63周岁。特此通知。

摘要： 户外混龄自主晨锻是我园"十二五"期间和乐园本课程的一大特色,我们打破了晨锻时各班集体组织相对单一的模式,充分挖掘幼儿园的每一块场地,合理规划利用每一个角落,在户外场地上开设出二十几个游戏区域,活动内容涵盖了幼儿走、跑、跳、钻、爬、投掷、平衡、攀登等基本动作发展。游戏时幼儿可以跨越年龄界限,按照自己的兴趣需要,自由选择各个区域进行身体锻炼,每个活动区也会有教师专人负责,进行相应的指导。

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。

摘要： 本发明实施例提供一种年龄识别方法、年龄识别装置以及计算机可读存储介质，通过卷积神经网络对包含有人脸图像的训练集进行训练得到第一全连接层；将第一全连接层中的向量作为表征训练得到多个一对一法支持向量机One‑Versus‑One SVM，作为年龄识别模型；获取待识别人脸图像；通过卷积神经网络对待识别人脸图像处理得到第二全连接层，并得到粗略年龄值；将粗略年龄值与第二全连接层输入到年龄识别模型进行年龄识别，得到精确年龄值；通过训练集训练出年龄识别模型，并在通过卷积神经网络识别出粗略年龄值后，以粗略年龄值为中心，通过年龄识别模型进行精确年龄值确定，在某些实施过程中具有提高年龄识别精度的效果。