完整英文版 BS EN 71-6:1995, BS 5665-6:1995 Safety of toys - Graphical symbols for age warning labelling（玩具的安全 - 年龄警告标签的图形符号）。 BS EN 71第6部分是一系列标准的一部分，该标准规定了对不适合3岁以下儿童使用的玩具上的年龄警告标签使用图形符号的设计要求。 本标准不适用于因其功能，尺寸，特性，特性或其他明显理由而明显不适合三岁以下儿童使用的玩具。 该符号的目的是告知成年人该玩具可能会对3岁以下的儿童造成危害。

慕课网，Android FacePlusPlus 人脸识别 学习资料源码。 使用FacePlusPlus接口实现人脸识别和年龄估算。 源码是用Android Studio打开的。 使用时需要在Constant的类中修改KEY和SECRET为你自己申请的api key和secret， 可以到faceplusplus官网申请一个填上去即可

基于Face++实现的人脸区域检测及年龄检测android源码

非线性和随机性是导致复杂系统退化过程的两个重要因素，因此在基于随机退化模型的预测中必须予以考虑。 然而，当前的研究几乎总是集中在与年龄有关的随机降解模型上，其中大多数是线性的，或者可以转化为线性模型。 在本文中，我们提出了一个与年龄和状态有关的通用非线性退化模型，以进行预测。 在提出的模型中，利用具有年龄和状态相关的非线性漂移和挥发性系数的扩散过程来表征降解过程的动力学和非线性。 为了获得估计的剩余使用寿命分布，首先通过兰佩蒂变换将考虑的扩散过程转换为具有随年龄或状态而定的非线性漂移但具有恒定波动性的扩散过程。 然后，基于众所周知的时空变换，我们在首次通过时间的概念中获得了解析的近似剩余可用寿命分布。 进而，提出了一种基于厄米展开法的近似形式的退化状态转变密度函数，在此模型中针对未知参数的最大似然估计方法。 提供了一个说明性示例，以说明如何将获得的结果应用于特定的与年龄和状态相关的非线性退化模型。 最后，提出的模型适合轴承退化数据。 比较结果表明，在预测学中必须使用年龄和状态相关的非线性退化模型。

纽约花旗自行车共享分析 Tableau Viz链接： 概括 纽约花旗自行车共享计划于2013年5月27日开始运营，拥有332个站点。 这些电台位于曼哈顿第59街以南，布鲁克林在大西洋大道以北，诺斯特兰德大道以西。 最初，该系统以6,000辆自行车启动，是美国最大的此类共享计划。 该计划已实施了一个强大的基础架构，用于收集有关其利用率的数据，每个月都会在Citi Bike Data网页上收集，组织和公开自行车数据。 该项目涉及汇总从2020年11月开始的Citi Bike Trip History Logs中发现的数据，以构建仪表板，以说明意外现象。 已下载包含2020年11月数据的CSV文件，然后将其加载到Tableau中。 从原始数据创建了新的计算字段，以帮助创建可视化。 创建的仪表板可视化 前10个最佳出发地点 起始位置比较人气地图 十大出发站地图 每个前十名车站的出行次数 十大St

人脸年龄检测的matlab例子。在人脸图像的基础上，利用pca，svm等机器学习的方法预测出人脸的大致年龄段。年龄段分为0-19岁，20-39岁，40-59岁，60岁以上。实验数据是FG-NET Aging Database。本例子在Image文件夹中存有77人不同改年龄的人脸原始图像，共935张；在Points文件夹中是这些人脸原始图像对应的用于表示人脸特征的形状特征标定点，每张68个标定点。例子很完整，注释详细。

摘要：本文主要对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，并用得到的数据对老年、少儿人数、社会抚养比等进行分析。在对人口预测进行分析时，人口预测模型应符合人口繁衍变化的自然特征、符合社会经济实践的不同需求且应具有反映人口随时间变动而变动的特性。而影响人口增长的主要因素有生育率、死亡率、迁移、人口年龄结构。基于上述原则，我们选择了Leslie矩阵模型作为基础，并根据具体情况作出改进，建立相应的人口增长预测模型。在参数的设定上，考虑了前面计算结果对后面参数的影响，且时间跨度越小，影响越显著，这样从一定程度上更符合实际情况。通过对新建模型及结果的详细分析，我们有以下结论：(1） 短期内，人口压力不会得到缓解。(2）未来老年人口呈快速递增态势。(3）未来少儿人数呈波浪式减少态势。(4)社会抚养比近30年较低，未来有升高的趋势。(5）男女比例呈现波动态势，未来还有升高趋势。最后本文对模型进行了评价，给出了模型的优缺点。 关键字：年龄移算法；净迁移人数；直接延续认定法；分时段设置法；Leslie矩阵

酒精限制 确定年龄和购买酒的适当限制。

总结和分析了对于人脸图像的年龄估计方法，在研究相关领域内容是值得首先了解的知识。

COVID个人风险计算器 根据您的年龄，性别，种族，症状，健康状况，行为等，计算个人患COVID的风险... 风险=（（活动案例中社区的比例）（症状概率）（敏感性））/（归一化因子） 请注意，可以从NYTimes COVID-19 github上检索“ us-counties.csv”文件。 链接到这里 对症状风险的计算是通过对没有COVID和具有COVID的患者的症状报告进行逻辑回归。 ALAMA发表的论文将健康风险纳入了我们的计算器。 链接到这里 根据年龄如何影响您的死亡，进入重症监护病房和住院的机会的不同研究，使用指数分布将COVID年龄转换为死亡，重症监护病房和住院的可能性。 社区风险是使用从NYTimes COVID-19 github检索的us-counties.csv文件计算的。 文件每周更新一次。 贡献者 团队 马凯文-团队负责人/数据科学家 Timothy Ga