笔画预测 根据世界卫生组织（WHO）的数据，卒中是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。 该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。 数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。

人脸图像年龄估计是模式识别领域中一个重要的研究方向。本文针对人脸图像年龄估计中提出的模型进行了分析、分类、 归纳和总结，指出了各种模型的优缺点和研究现状。

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为了提高人脸识别中待测人脸图像年龄估计的正确率,提出了一种基于多分类器融合的3D人脸年龄识别算法。首 先,利用人脸的纹理信息将二维图像映射到标准三维模型上,并以贝叶斯决策理论为基础,对Kittler提出的多分类器融合算 法理论框架及其组合规则进行了详细的研究、讨论和改进,然后应用改进后的多分类器组合规则将多个单独识别分类器加 以融合以达到分类未知年龄目标人脸的目的,并估计人脸年龄。实验结果表明,算法可有效估计目标人脸年龄,并减小估计 误差。

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学生信息管理系统，实现学生信息包括：学号、姓名、性别、年龄、班级等信息。 小学生除了包括学生所有信息外，还包括英语、数学和语文成绩。 中学生除了包括小学生所有信息外，还包括地理、历史成绩、家庭住址等信息。 大学生除了包括学生所有信息外，还包括专业、家庭地址、联系方式等信息。 2、功能要求 （1）添加功能：（2）查询功能：（3）显示功能：（4）编辑功能：（5）删除功能：（6）统计功能：（7）保存功能：（8）读取功能：

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退休年龄延长必要性研究，陈晓，，文章以生命周期理论为视角，通过对城市人均受教育年限、人均预期寿命的提高而导致工作年限减少、退休生涯增加、工作生命周期比下

近年来，面部识别技术已经成为模式识别领域中的热门话题。 人脸是人类最重要的生物特征之一，其中包含许多重要信息，例如身份，性别，年龄，表情，种族等。 年龄是身份歧视的重要参考，年龄估计可以潜在地应用于人机交互，计算机视觉和商业智能。 本文解决了准确估计人类年龄的问题。 年龄估计系统通常由年龄特征提取和特征分类组成。 在特征提取部分，Gabor小波和局部二值模式（LBP）等众所周知的纹理描述符已用于特征提取。 在我们的方法中，我们使用卷积神经网络（CNN）提取面部特征。 通过建立基于丰富训练数据的多级CNN模型来获得卷积激活特征。在特征分类部分，将不同年龄划分为13个组，并使用支持向量机（SVM）分类器进行分类。 实验结果表明，在使用我们的老化数据库时，该方法的性能优于以前的方法。