life 3.0,Life 3.0 discusses Artificial Intelligence (AI) and its impact on the future of life on Earth and beyond. The book discusses a variety of societal implications, what can be done to maximize the chances of a positive outcome, and potential futures for humanity, technology and combinations thereof.

深度学习之年龄预测，Python版本，单张图像检测和视频流中人物年龄预测，环境为： - win10 - pycharm - anaconda3 - python3.7 - opencv4.2.0 文章地址：https://blog.csdn.net/y459541195/article/details/105611391

基于Visual Transformer的年龄估计 尝试Visual Transformer的有趣项目，花了几天时间。 自动化的年龄和性别估算在许多应用中变得至关重要。 有多种方法可以根据人的声音，面部特征和姿势来预测年龄和性别。 在本文中，将研究基于图像的方法。 该方法需要人脸的二维图像。 这种方法的挑战性问题是，在不受限制的环境中对脸部进行实验时，其性能会大大降低。 另一个问题是基于个人生活方式，遗传和环境的老龄化差异。 简单地说，不同的人年龄不同。 另一个挑战是生物年龄和表观年龄之间的区别。 基于面部图像的方法有两种。 第一个是手工进行的特征提取和分类，第二个使用深度神经网络。 在我们的论文中，我们还提出了用于年龄估计的视觉转换器。 它是最早提出用于面部任务的视觉转换器之一，因此没有预训练的模型。 但是，我们仍然设法在低数据环境中取得一些成果。 未来的步骤将是在较大的面部数据集上对

fcm代码matlab 面部图像的ML年龄估计 在Matlab中构建的代码使用的数据集是FGNET的。必须先编译并运行名为preprocessing.m的文件，然后编译并运行名为Feature Extraction的文件，以便我们将具有所有特征值的.mat文件用于聚类名为fcm_age的零件文件进行测试和估算根据模糊c均值聚类算法计算年龄。 使用SVM分类器对> 30岁和<30岁的二元年龄组进行分类。

AGE flower pretrained model part1

AGE flower pretrained model part2

https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/age_model_weights.h5

使用Minecraft Bedrock Edition的模组写法编写，以将工业时代适配到基岩版。更新日志： -7月12日:添加模组4个矿石 -7月15日:添加部分工具 -7月19日:为矿石添加掉落列表 -7月23日:添加模组分页以及一个模组生物 -7月28日:添加部分准备(银与铜) -8月2日:添加爆炸猪 -8月12日:添加矿石熔炼配方 -8月14日:添加工具配方 -8月17日:添加矿石生成规则 -8月26日:添加部分遗迹和地形 || 以后我会更新其他东西，比如说下一步我打算增加一个新群系和一些新遗迹以及工具盔甲等。 || 本人会定期发布更新日志，在本人主页可以查看 || 源代码已托管到GitHub,账户名为Buelie || 本人工作室可以在MCBBS找到

Age_Gender_CNN_Tensorflow 使用CNN预测年龄与性别 感谢： 使用tensornets作为预训练模型：

age-gender-estimation, 用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现 年龄和性别估计这是CNN的一个Keras实现，用于估计来自一个人脸图像 [1, 2 ]的年龄和性别。 在培训中，使用数据集 。[ jul 。5，2018 ]，UTKFace数据集可以用于训练。添加了AppA真实数据集的[ apr 。