高发年龄

摘要： 中国睡眠研究会等机构发布的《2022中国国民健康睡眠白皮书》显示,我国44%的19~25岁年轻人熬夜至零点以后,19~35岁青壮年是睡眠问题高发年龄段。特“困”生年轻化趋势明显。

摘要： 更年期是妇科3大恶性肿瘤--子宫颈癌、子宫内膜癌及卵巢癌的高发年龄。因此,四五十岁的女性尤其需要提高警惕,了解这些妇科肿瘤,并做到早发现、早诊断、早治疗。子宫颈癌,每3年筛一次子宫颈癌是常见的妇科恶性肿瘤之一,在我国,宫颈癌发病以40~50岁更年期妇女居多。

摘要： 胃癌的日益高发、年轻化和高死亡率,是我国居民面临的严峻现实。由于50岁后是胃癌的高发年龄段,所以,在40岁左右进行胃癌筛查,是发现早期胃癌的最佳时机。胃癌虽然可怕,但早期胃癌是完全可以根治的。曾有专家说:"早期胃癌九生一死,晚期胃癌九死一生。"且早期胃癌一般可以通过胃镜彻底切除病灶,不必承受晚期胃癌开刀、化疗的痛苦。

摘要： 随着现代生活节奏的加快和工作压力的增大,失眠的发病率越来越高。根据最新发布的《2022中国国民健康睡眠白皮书》,42%的老年人入睡时长超过半小时,失眠率高达21%;19~35岁青壮年是睡眠问题高发年龄段,睡不好逐渐成为各年龄段的普遍痛点。

摘要： 宫颈癌是一种对女性危害非常大的恶性肿瘤,该病的好发部位在子宫 颈转化区,即子宫颈鳞状上皮与柱状上皮交界部。以往宫颈癌的高发年龄 大约在 50 岁到 55 岁之间,但近几年宫颈癌呈现年轻化趋势。近几年来, 随着宫颈癌的技术不断发展,宫颈癌细胞学筛查普遍应用,宫颈癌这一疾 病能早期发现并能早期得到治疗,使得该疾病的死亡率逐年下降。

摘要： 《国人健康关注度大数据》显示,“十大最受关注的疾病”中,颈椎病已进入了榜单。国内一项对2000例颈椎病患者展开的调查显示:青少年和上班族患颈椎病的人数陡增,30岁以下患者所占的人数比例比30岁到50岁的患者高出了22%。近20年来,颈椎病的高发年龄从55岁一路跌至39岁,颈椎病发病越来越低龄化。

摘要： 很多女性——包括年轻女性,都会被乳腺癌的诊断而震惊。我们也总能听到周围有患乳腺癌的消息,其中不乏一些名人、明星。一、乳腺癌乳腺癌是乳腺上皮细胞在多种致癌因子作用下发生增殖失控现象。在我国,高发年龄为45~50岁。目前科学家还没有找到确切的病因,但是诸多危险因素的累积会导致患病风险增大。

摘要： 在男性泌尿生殖系统肿瘤中,前列腺癌高居男性恶性肿瘤的第二位。相较于一些高度恶性肿瘤,前列腺癌属于一种相对"惰性"癌。不过,早诊早治仍然很有必要。75~79岁是高发年龄医学专家表示,以下人群是前列腺癌的高危群体。

摘要： 乳腺癌,听起来遥不可及,实际却近在咫尺。国家癌症中心发布的统计数据显示:乳腺癌已成为威胁我国女性健康的头号恶性肿瘤。我国每年约有20余万的乳腺癌新发病例,增速已位居世界前列。西方国家女性乳腺癌的高发年龄段是55~65岁,在我国,则提前为45~55岁。加上很多人对乳腺癌的了解少之又少,现代女性可谓"胸"险重重。

摘要： 随着现代生活节奏的加快,各种心理问题逐渐增多,抑郁症正在成为仅次于癌症的人类第二大杀手。据不完全统计,全球有约3.5亿人患有不同程度的抑郁症,而在中国,大学生抑郁症发病率逐年攀升,特别是大一和大三,已成为抑郁症的高发年龄段。

摘要： 肝细胞性肝癌(hepatocellular carcinoma, HCC)的高发年龄段为40-60岁，但随着我国人口的老龄化趋势，≥65岁的HCC患者比例有所上升。本文总结10年间治疗年龄≥65岁的HCC患者460例经验，对高龄HCC患者的TACE做一介绍。

摘要： 本发明涉及一种高发光率LED的制备方法及高发光率LED。该制备方法包括：制备LED芯片、支架、基板；将所述LED芯片固接于所述基板上并将所述基板粘结于所述支架上，将所述LED芯片的电极通过引线焊接于电极引脚上；在所述LED芯片表面涂敷硅胶形成第一硅胶层并利用模具在所述第一硅胶层中形成球形透镜；在所述第一硅胶层表面涂敷含有荧光粉的硅胶形成第二硅胶层。本发明通过在第一硅胶层和第二硅胶层中制备球形透镜，改善LED芯片发光分散的问题，提高发光效率，同时将荧光粉与LED芯片分离，解决了高温引起的荧光粉的量子效率下降的问题，从而进一步提高发光效率。

摘要： 本发明涉及一种高发射率玻璃釉料以及高发射率涂层制备方法。具体地说，本发明涉及一种釉料组合物及其在例如陶瓷纤维刚性隔热瓦上形成釉料涂层的应用，所述釉料组合物包含玻璃粉料、水和陶瓷分散剂；优选的是，所述玻璃粉料、水和陶瓷分散剂的质量比为1∶2至4∶0.01至0.02。本发明还涉及一种在基体上制备釉料涂层的方法，所述方法包括如下步骤：获得所述釉料组合物；在基体的表面上涂布所述釉料组合物，形成釉料涂层；将所述釉料涂层烘干；以及将烘干的所述釉料涂层烧结，由此在所述基体的表面上形成烧结釉料涂层。本发明方法可获得具有半球全谱发射率不低于0.90，服役条件下重复使用100次后半球全谱发射率降幅不大于10％的坚硬而光亮的黑色釉料涂层。

摘要： 本发明涉及一种高发光率LED的制备方法及高发光率LED。该制备方法包括：制备LED芯片、支架、基板；将所述LED芯片固接于所述基板上并将所述基板粘结于所述支架上，将所述LED芯片的电极通过引线焊接于电极引脚上；在所述LED芯片表面涂敷硅胶形成第一硅胶层并利用模具在所述第一硅胶层中形成球形透镜；在所述第一硅胶层表面涂敷含有荧光粉的硅胶形成第二硅胶层。本发明通过在第一硅胶层和第二硅胶层中制备球形透镜，改善LED芯片发光分散的问题，提高发光效率，同时将荧光粉与LED芯片分离，解决了高温引起的荧光粉的量子效率下降的问题，从而进一步提高发光效率。

摘要： 本发明涉及一种高发射率玻璃釉料以及高发射率涂层制备方法。具体地说，本发明涉及一种釉料组合物及其在例如陶瓷纤维刚性隔热瓦上形成釉料涂层的应用，所述釉料组合物包含玻璃粉料、水和陶瓷分散剂；优选的是，所述玻璃粉料、水和陶瓷分散剂的质量比为1∶2至4∶0.01至0.02。本发明还涉及一种在基体上制备釉料涂层的方法，所述方法包括如下步骤：获得所述釉料组合物；在基体的表面上涂布所述釉料组合物，形成釉料涂层；将所述釉料涂层烘干；以及将烘干的所述釉料涂层烧结，由此在所述基体的表面上形成烧结釉料涂层。本发明方法可获得具有半球全谱发射率不低于0.90，服役条件下重复使用100次后半球全谱发射率降幅不大于10％的坚硬而光亮的黑色釉料涂层。

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。