Advances in image processing and analysis as well as machine learning techniques have contributed to the use of biometric recognition systems in daily people tasks. These tasks range from simple access to mobile devices to tagging friends in photos shared on social networks and complex financial operations on self-service devices for banking transactions. In China, the use of these systems goes beyond personal use becoming a country's government policy with the objective of monitoring the behavior of its population. On July 05th 2021, the Brazilian government announced acquisition of a biometric recognition system to be used nationwide. In the opposite direction to China, Europe and some American cities have already started the discussion about the legality of using biometric systems in public places, even banning this practice in their territory. In order to open a deeper discussion about the risks and legality of using these systems, this work exposes the vulnerabilities of biometric recognition systems, focusing its efforts on the face modality. Furthermore, it shows how it is possible to fool a biometric system through a well-known presentation attack approach in the literature called morphing. Finally, a list of ten concerns was created to start the discussion about the security of citizen data and data privacy law in the Age of Artificial Intelligence (AI).

压力溃疡在ICU患者中具有很高的患病率，但如果以初始阶段识别，则可预防。在实践中，布拉登规模用于分类高风险患者。本文通过使用MIMIC-III V1.4中可用的数据调查了在电子健康中使用机器学习记录数据的使用。制定了两个主要贡献：评估考虑在住宿期间所有预测的模型的新方法，以及用于机器学习模型的新培训方法。结果与现有技术相比，表现出卓越的性能;此外，所有型号在精密召回曲线中的每个工作点都超过了Braden刻度。 - - les \〜oes por按\〜ao possuem alta preval \ ^ encia em pacientes de Uti e s \〜ao preven \'iveis ao serem endicidificadas em Est \'agios Iniciais。 na pr \'atica materiza-se a escala de braden para classifica \ c {c} \〜ao de pacientes em risco。 Este Artigo Investiga o Uso de Apenizado de M \'Aquina Em Dados de Registros Eletr \ ^ Onicos Para Este Fim，Parir Da Base dados Mimic-III V1.4。 s \〜ao feitas duas contribui \ c {c} \〜oes principais：uma nova abordagem para a avalia \ c {c} \〜ao dos modelos e da escala da escala de braden levando em conta todas作为predi \ c {c} \ 〜oes feitas ao longo das interna \ c {c} \〜oes，euro novo m \'etodo de treinamento para os modelos de aprendizo de m \'aquina。 os结果os overidos superam o estado da arte everifica-se que os modelos superam意义a escala de braden em todos oS pontos de Opera \ c {c} \〜〜ao da curva de precis \〜ao por sensibilidade。

在人类生活的最初阶段，沟通被视为社会互动的过程，始终是达成当事方之间达成共识的最佳方法。在此过程中的理解和可信度对于相互协议的验证至关重要。但是，如何做到这一沟通才能达到巨大的群众？当寻求的是信息及其批准时，这是主要的挑战。在这种情况下，本研究介绍了ALT软件，该软件是由适应葡萄牙语的原始可读性指标开发的，以减少通信困难。该软件的开发是由哈贝马斯（Habermas）的沟通行动理论激励的，哈贝马斯（Habermas）使用多学科风格来衡量与公众建立和维持与公众建立和保持安全健康关系的沟通渠道中话语的可信度。 - 没有est \'agio da vida humana a comunica \ c {c} \ 〜ao，vista como um como um como um como de intera \ c {c} \ 〜ao社交，foi semper o melhor caminho para para para o consenso Entre作为partes。 o entendimento e credibilidade nesse processo s \ 〜Ao Fundamentais para para que o acordo m \'utuo seja seja valyado。 Mas，Como faz \^e-lo de forma que essa comunica \ c {c} \ 〜ao alcance a grande massa？ eSse \'o principtal desafio que se busca \'e difus \ 〜ao da informa \ c {c} \ 〜ao a sua aprova \ c {c {c} \ 〜ao。 Nesse Contectiono，Este estudo apresenta o Software Alt，desenvolvido a partir de m \'eTricas de legibilidade originais aDaptadas para a l \'ingua polduguesa，dispon \'ivel'ivel na web，para reduzir，dificuldades na comunica na comunica \ comunica \ c \ c} AO。 O desenvolvimento do software foi motivado pela teoria do agir comunicativo de Habermas, que faz uso de um estilo multidisciplinar para medir a credibilidade do discurso nos canais de comunica\c{c}\~ao utilizados para construir e manter uma rela\c{c } \ 〜Ao Segura E Saud \'avel com o p \'ublico。

在这项工作中，研究了来自磁共振图像的脑年龄预测的深度学习技术，旨在帮助鉴定天然老化过程的生物标志物。生物标志物的鉴定可用于检测早期神经变性过程，以及预测与年龄相关或与非年龄相关的认知下降。在这项工作中实施并比较了两种技术：应用于体积图像的3D卷积神经网络和应用于从轴向平面的切片的2D卷积神经网络，随后融合各个预测。通过2D模型获得的最佳结果，其达到了3.83年的平均绝对误差。 - Neste Trabalho S \〜AO InvestigaDAS T \'Ecnicas de Aprendizado Profundo Para a previ \ c {c} \〜ate daade脑电站a partir de imagens de resson \ ^ ancia magn \'etica，Visando辅助Na Identifica \ c {C} \〜AO de BioMarcadores Do Processo Natural de Envelhecimento。一个identifica \ c {c} \〜ao de bioMarcarcores \'e \'util para a detec \ c {c} \〜ao de um processo neurodegenerativo em Est \'Agio无数，Al \'em de possibilitar Prever Um decl 'inio cognitivo relacionado ou n \〜ao \`一个懒惰。 Duas T \'ECICAS S \〜AO ImportyAdas E Comparadas Teste Trabalho：Uma Rede神经卷应3D APLICADA NA IMAGEM VOLUM \'ETRICA E UME REDE神经卷轴2D APLICADA A FATIAS DO PANIAS轴向，COM后面fus \〜AO DAS PREDI \ C {c} \ \ oes个人。 o Melhor ResultAdo Foi optido Pelo Modelo 2D，Que Alcan \ C {C} OU UM ERRO M \'EDIO ABSOLUTO DE 3.83 ANOS。

Recently, there has been an interest in improving the resources available in Intrusion Detection System (IDS) techniques. In this sense, several studies related to cybersecurity show that the environment invasions and information kidnapping are increasingly recurrent and complex. The criticality of the business involving operations in an environment using computing resources does not allow the vulnerability of the information. Cybersecurity has taken on a dimension within the universe of indispensable technology in corporations, and the prevention of risks of invasions into the environment is dealt with daily by Security teams. Thus, the main objective of the study was to investigate the Ensemble Learning technique using the Stacking method, supported by the Support Vector Machine (SVM) and k-Nearest Neighbour (kNN) algorithms aiming at an optimization of the results for DDoS attack detection. For this, the Intrusion Detection System concept was used with the application of the Data Mining and Machine Learning Orange tool to obtain better results

人工智能（AI）是21世纪最有前途的技术之一，对社会和经济产生了明显影响。通过这项工作，我们简要概述了全球趋势，行业应用以及我们在工业和学术界的国际经验和工作中的精选用例。目的是提出全球和地区的积极实践，并就将B＆H定位在全球AI场景中定位的现实目标和机会提供明智的意见。

尽管最近的面部识别（FR）系统在许多部署场景中取得了出色的成果，但它们在挑战现实世界中的表现仍在质疑。因此，面部图像质量评估（FIQA）技术旨在通过为它们提供示例质量信息来支持FR系统，这些信息可用于拒绝不适合识别目的的质量差数据。文献中已经提出了几组依赖不同概念的FIQA方法，所有这些方法都可以用于生成质量的面部图像，这些面部图像可以用作伪造的（质量）标签，并可以利用进行训练（回归 - 基于）质量估计模型。几个fiqa批准\ - 表明可以从与某些面部匹配器生成的配对相似度分布中提取大量样本质量信息。基于这种见解，我们在本文中提出了一种质量标签优化方法，该方法将来自配对配置的相似性的样本质量信息纳入现有现成的FIQA技术的质量预测。我们使用三种不同数据集的三种最先进的FIQA方法评估了建议的方法。我们的实验结果表明，提出的优化过程在很大程度上取决于执行的优化迭代次数。在十个迭代中，该方法似乎执行了最佳，始终超过三种FIQA方法的基本质量得分，这是为实验所选择的。

由于他们提供的即时和社交交互，社交网络已成为人类的主要信息渠道之一，允许在某些情况下发布每个用户认为相关的内容。这带来了虚假新闻或假新闻的产生，只会寻求产生不确定性，错误信息或歪曲读者的意见。已经表明，人类无法充分识别文章是否真的是一个事实或假新闻，因为这是由于模型而旨在基于数据挖掘和机器学习来表征和识别文章。本文提出了一个三层框架，主要目标是，它是表征假新闻中存在的情绪，并成为未来工作的工具，以确定公众的情绪状态和故意状态。

人工智能使在各个领域的问题上实施了更准确，更有效的解决方案。在农业部门，主要需求之一是在始终了解农作物所占据或不占领的土地，以提高生产和盈利能力。传统的计算方法需要手动收集数据，并在现场亲自收集，从而导致较高的人工成本，执行时间和结果不准确。目前的工作提出了一种基于深度学习技术的新方法，该技术与常规编程相辅相成，以确定人口稠密和人口不足的作物区域的面积。我们认为作为案例研究是厄瓜多尔种植和收获甘蔗中最知名的公司之一。该策略结合了生成的对抗神经网络（GAN），该网络在天然和城市景观的航空照片数据集上进行了训练，以改善图像分辨率；卷积神经网络（CNN）在甘蔗地块的航空照片数据集上训练，以区分人口稠密的农作物区域；以及以百分比方式计算区域的标准图像处理模块。进行的实验表明，航空照片的质量有显着改善，以及人口稠密的农作物区域和未吞噬的作物区域之间的显着差异，因此，耕种和未经耕种的地区更准确。所提出的方法可以扩展到可能的害虫，杂草植被，动态作物发展以及定性和定量质量控制的检测。

简介：通过人工视觉，移动应用能够实时识别蔬菜物种。然而，现有物种识别应用程序不考虑各种流行和本地（智利）物种，这导致错误的物种预测。本研究介绍了智利物种数据集的开发和实现给移动应用的优化分类模型。方法：通过将捕获的若干物种的图片放在一起，并通过在在线可用的其他数据集中选择可获得的一些图片来构建数据集。使用卷积神经网络以开发图像预测模型。通过执行敏感性分析，通过k折交叉验证和使用不同的超参数，优化器，卷积层和学习率进行验证，验证网络，以便识别和选择最佳模型，然后将它们放在一起分类模型。结果：最终数据集比46种，包括智利的本土物种，流行和异国情调，6120次训练图片和655次检测照片。最好的模型在移动应用程序上实现，获得了相对于该组测试的95％的正确预测率。结论：本研究开发的应用程序能够通过高度准确度进行分类物种，具体取决于人工视野的领域，它还可以显示与分类物种相关的相关信息。

随着非二元人在西方社会的关注越来越多，性别对语言的策略开始摆脱二进制（仅女性/男性）性别概念。然而，到目前为止，几乎没有任何将这些身份考虑到机器翻译模型中的方法。缺乏对此类技术的社会技术意义的理解，可能会进一步再现压迫和贴标记的语言机制。在本文中，我们描述了关于性别对语言和语言技术研讨会的方法和结果，该研讨会由Tu Wien，St.P \“ Olten UAS，FH UAS，FH校园Wien和Vienna大学的十位研究人员领导和组织并于2021年秋季在维也纳举行。邀请了广泛的利益集团及其代表确保可以整体处理该主题。因此，我们的目的是包括翻译人员，机器翻译专家和非二元个人（如社区专家”）在平等的基础上。我们的分析表明，机器翻译中的性别需要高度的上下文敏感性，因此，这种技术的开发人员需要在仍在社会谈判中的过程中谨慎地定位自己，并且灵活的方法似乎最适合目前。然后，我们说明了从性别面对语言技术领域的结果遵循的步骤，以便技术发展可以充分地排列U P具有社会进步。 - [德语摘要由Arxiv Admins手动添加]

Deepfake面临的不仅侵犯了个人身份的隐私，而且会使公众感到困惑并造成巨大的社会伤害。当前的DeepFake检测仅保持在区分真和错误的水平上，并且无法追踪与假面相对应的原始真实面孔，也就是说，它没有能力追踪证据来源。司法取证的深层对策技术紧急要求具有深层可追溯性。本文提出了一个有趣的问题，即“知道它以及如何发生”的脸部深击，积极的取证。鉴于深冰面的面孔并不能完全丢弃原始面孔的特征，尤其是面部表情和姿势，我们认为可以大约从其深料对应物中推测原始面孔。相应地，我们设计了一个解开的倒车网络，该网络在假脸部的脸部样品的监督下解除了深泡面孔的潜在空间特征，以反向推断原始面孔。

算法决策支持（AD）在社会各个领域的各种不同背景和结构中逐渐使用，影响了许多人的生活。它的使用引发了有关问责制，透明度和责任的问题。我们的文章旨在概述与组织环境中与广告，责任和决策相关的中心问题，并确定开放的问题和研究差距。此外，我们描述了一套准则和一种补充数字工具，以协助从业者在组织环境中介绍广告时绘制责任。 - 算法替代决策（算法决策支持，广告），越来越多地用于各种环境和结构，并影响了许多社会领域中许多人的生活。您的使用提出了一些问题，包括会计，透明度和责任。在以后，我们必须就有关广告，责任和决策 - 在组织环境中制定的最重要问题进行一个\“ Uberblick \”，并展示一些开放的问题和研究。实践是我们制定的指南，包括数字工具，这应该有助于帮助用户：尤其是在组织环境中使用广告时的位置和责任分配。

本章的主要范围是作为面部介绍攻击检测的介绍，包括过去几年的关键资源和领域的进步。下一页呈现了面部识别系统可以面对的不同演示攻击，其中攻击者向传感器提供给传感器，主要是相机，呈现攻击仪器（PAI），这通常是照片，视频或掩码，试图冒充真正的用户。首先，我们介绍了面部识别的现状，部署水平及其挑战。此外，我们介绍了面部识别系统可能暴露的漏洞和可能的攻击，表明呈现攻击检测方法的高度重要性。我们审核不同类型的演示攻击方法，从更简单到更复杂，在哪个情况下它们可能是有效的。然后，我们总结了最受欢迎的演示文稿攻击检测方法来处理这些攻击。最后，我们介绍了研究界使用的公共数据集，以探索面部生物识别性的脆弱性，以呈现攻击，并对已知的PAI制定有效的对策。

现在，合成视觉媒体发电和操纵的加速增长已经达到了引起重大关注并对社会造成巨大恐吓的地步。当务之急需要自动检测网络涉及虚假数字内容，并避免危险人造信息的传播以应对这种威胁。在本文中，我们利用和比较了两种手工制作的功能（Sift和Hog）以及两种深层特征（Xpection和CNN+RNN），以进行深层捕获检测任务。当训练集和测试集之间存在不匹配时，我们还会检查这些功能的性能。评估是对著名的FaceForensics ++数据集进行的，该数据集包含四个子数据集，深盘，face2face，faceswap和neuralTextures。最好的结果来自Xception，当训练和测试集都来自同一子数据库时，精度可能会超过99 \％。相比之下，当训练集不匹配测试集时，结果急剧下降。这种现象揭示了创建通用深击检测系统的挑战。

The emergence of COVID-19 has had a global and profound impact, not only on society as a whole, but also on the lives of individuals. Various prevention measures were introduced around the world to limit the transmission of the disease, including face masks, mandates for social distancing and regular disinfection in public spaces, and the use of screening applications. These developments also triggered the need for novel and improved computer vision techniques capable of (i) providing support to the prevention measures through an automated analysis of visual data, on the one hand, and (ii) facilitating normal operation of existing vision-based services, such as biometric authentication schemes, on the other. Especially important here, are computer vision techniques that focus on the analysis of people and faces in visual data and have been affected the most by the partial occlusions introduced by the mandates for facial masks. Such computer vision based human analysis techniques include face and face-mask detection approaches, face recognition techniques, crowd counting solutions, age and expression estimation procedures, models for detecting face-hand interactions and many others, and have seen considerable attention over recent years. The goal of this survey is to provide an introduction to the problems induced by COVID-19 into such research and to present a comprehensive review of the work done in the computer vision based human analysis field. Particular attention is paid to the impact of facial masks on the performance of various methods and recent solutions to mitigate this problem. Additionally, a detailed review of existing datasets useful for the development and evaluation of methods for COVID-19 related applications is also provided. Finally, to help advance the field further, a discussion on the main open challenges and future research direction is given.

自2020年初以来，COVID-19的大流行对日常生活的许多方面产生了相当大的影响。在全球范围内已经采取了一系列不同的措施，以降低新感染的速度并管理国家卫生服务的压力。主要策略是通过优先考虑远程工作和教育来减少聚会和传播的潜力。当不可避免的聚会时，增强的手卫生和面膜的使用减少了病原体的扩散。这些特殊的措施提出了可靠的生物识别识别的挑战，例如用于面部，语音和手工生物识别技术。同时，新的挑战创造了新的机会和研究方向，例如对无约束的虹膜或眼周识别，基于无触摸的指纹和基于静脉的身份验证以及生物特征特征进行疾病检测的重新兴趣。本文概述了为解决这些挑战和新兴机会而进行的研究。

应用海绵控制的困难之一是实现其三个主要组件时存在的复杂性，这必须在另一个之后一起工作。为了促进海上的力控制，在本文中，开发了气动力传感器。气动力传感器与其他力传感器的不同之处在于它可以用作力传感器和弹性元件。这些功能可促进海上的力控制，通过减少所需的组件数量。另一方面，气动力传感器减少了比例，以便于其在机械手机器人和生物技术假体中的安装。用于开发气动力传感器的第一步是对传感器的数学模型构建，以后使用Matlab / Simulink软件来模拟它。利用从数学模型的仿真获得的数据，CAD模型和传感器平面是在SolidWorks软件中开发的。随后，基于SolidWorks软件中的计划构建了气动力传感器的原型。一旦完成了气动力传感器的构造阶段，就基于UNE-en ISO 376标准进行了力传感器的校准和分类，并进行了实验测试以验证传感器。一旦获得了气动力传感器的分类，将数学模型的模拟结果与实验试验结果进行了比较。 VI在比较中，可以在获得的结果中显示图形一致性，验证气动力传感器系统。

深度学习已成功地用于解决从大数据分析到计算机视觉和人级控制的各种复杂问题。但是，还采用了深度学习进步来创建可能构成隐私，民主和国家安全威胁的软件。最近出现的那些深度学习驱动的应用程序之一是Deepfake。 DeepFake算法可以创建人类无法将它们与真实图像区分开的假图像和视频。因此，可以自动检测和评估数字视觉媒体完整性的技术的建议是必不可少的。本文介绍了一项用于创造深击的算法的调查，更重要的是，提出的方法旨在检测迄今为止文献中的深击。我们对与Deepfake技术有关的挑战，研究趋势和方向进行了广泛的讨论。通过回顾深层味和最先进的深层检测方法的背景，本研究提供了深入的深层技术的概述，并促进了新的，更强大的方法的发展，以应对日益挑战性的深击。

AI的最新进展，尤其是深度学习，导致创建新的现实合成媒体（视频，图像和音频）以及对现有媒体的操纵的创建显着增加，这导致了新术语的创建。 'deepfake'。基于英语和中文中的研究文献和资源，本文对Deepfake进行了全面的概述，涵盖了这一新兴概念的多个重要方面，包括1）不同的定义，2）常用的性能指标和标准以及3）与DeepFake相关的数据集，挑战，比赛和基准。此外，该论文还报告了2020年和2021年发表的12条与DeepFake相关的调查论文的元评估，不仅关注上述方面，而且集中在对关键挑战和建议的分析上。我们认为，就涵盖的各个方面而言，本文是对深层的最全面评论，也是第一个涵盖英语和中国文学和资源的文章。