什么是生物识别设备，生物信息学中计算机和大数据各扮演什么样的角色？
生物信息学(Bioinformatics)利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术（尤其是互联网技术）的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。主要的研究方向有：序列比对、基因识别、基因重组、蛋白质结构预测、基因表达、蛋白质反应的预测，以及建立进化模型。如今，生物信息学正扮演着越来越重要的角色，它也是信息时代带给生物医学的巨大推动力。”8月3日，在第十四届国际生物信息学论坛（IBW 2019）上，哈佛大学教授刘小乐表示，生物医药领域产生了海量的数据，如何通过生物信息学与计算科学弄懂这些数据，成为生命科学领域专家共同关注的话题之一。
此次论坛共邀请国内外20位顶尖学者围绕表观遗传学、基因组学、转录组学、蛋白质组学、系统生物学等前沿科学领域的最新研究进展、技术发展和临床应用进行了主题报告。
越来越多的科学研究表明，不同个体携带的DNA信息差异可能成为探索生命奥秘的关键密码。也正是基于基因组研究在人类医药学领域和农业生产领域的潜在应用价值，世界上众多科研机构和商业公司在组学技术上展开了激烈的角逐。
中国科学院生物物理研究所研究员、中国科学院院士陈润生首先介绍了非编码基因领域的一些最新研究进展。他表示，部分非编码基因可以翻译成小肽，这个过程并不是随机的，而是受调控的。研究发现，约46%的小肽像编码基因一样，以AUG作为起始密码子，而对于非AUG起始的小肽，目前正借助离体的翻译体系作进一步研究。此外，非编码RNA还存在“过度翻译”现象，比如circRNA可以环绕自身多圈，翻译成更长的肽段。
“非编码基因有潜力成为很好的肿瘤标志物或药物靶点，如lncTCF7和lncKdm2b等。”陈润生说，随着DNA计算机的发展，如何突破液相反应体系中结果提取的速度限制将成为关键问题。
目前，国内外已经有100余种序列比对软件被开发出来，哈佛大学医学院助理教授李恒表示，新一代短序列比对软件在达到≧150bp的基础上会进一步提升速度，这在大数据时代有着重要意义。与此同时，参考基因组也需要进一步完善，为基因组在科学研究和临床工作中的应用打下更为坚实的基础。
宾夕法尼亚大学病理系副教授王凯指出，基因组上重复序列的变异与一系列疾病相关，如亨廷顿舞蹈症等，但是传统的短读长基因测序技术难以实现准确的鉴定，而长读长测序平台能够更好地鉴定重复串联变异。重复序列鉴定工具RepeatHMM在算法层面做了一系列改进，避免传统方法鉴定重复次数的误差。目前，他的团队开发的LinkedSV，就可以精准鉴定包括倒位、缺失在内的各种结构变异。
可以说，不断积累的组学大数据正在帮助科学家们越来越多地揭示一系列复杂疾病发生发展的机制。“如果将基因组学、转录组学等数据和化学反应结合在一起考虑，还能够帮助我们提升对于肿瘤等疾病的认识。”美国佐治亚大学教授徐鹰说。
与此同时，组学大数据的积累与挖掘给相关产业带来全新机会点，但随之而来的问题即是如何高效地对数据进行分析和解读。那么，近年来新兴的生物云计算平台将如何更好地提供助力呢？
中软国际科技服务有限公司云服务工程师表示，生物信息行业全年业务存在波峰和波谷，当业务处于波谷时，本地服务器集群等系统可满足业务对IT资源的需求，但面对业务波峰时，本地资源受规模限制而无法及时满足需求，此时就可以利用公有云资源弹性扩展资源规模，以此缩短分析时长和提升解读效率。同时，华为云将容器技术应用于生物信息领域并发布了基因容器服务（GCS），为广大生物信息人员提供“更省、更快、更轻松”的云计算平台。
其中，GCS由三层架构组成：底层是Docker层，主要解决软件的安装和升级的问题；中间层是Kubernetes层，主要解决大规模集群中部署和运行Docker的问题；顶层是流程管理层，主要负责业务流程控制并提供精细粒度的监控运维管理能力。
采访中，记者了解到，华为最新推出业界最高性能的ARM-based处理器-鲲鹏920以及TaiShan服务器。其中，TaiShan服务器主要面向大数据、分布式存储以及ARM原生应用等场景，发挥出了ARM架构在多核、高能效等方面的优势，为企业用户构建高性能、低功耗的新计算平台奠定了基础。并且，该款服务器在实际应用过程中，相比传统的x86服务器有较明显的性价比提升。
据悉，本届大会由北京大学生物信息中心承办，北京大学数学科学学院/统计科学中心、北京大学分子医学研究所、北京大学医学部基础医学院、北京大学肿瘤医院生物信息中心、蛋白质与植物基因研究国家重点实验室、上海嘉因生物科技有限公司、中软国际科技服务有限公司协办。
它是怎样影响我们的生活的？
截止目前为止，共有九位答主从各个方面基于不同的角度介绍了人工智能的相关概念以及应用化场景，我的这个回答尝试着从学术的角度去科普一下人工智能（“AI”），可能读起来未必朗朗上口，但是对于理解AI及其应用会有另外一番感受！
AI的概述及发展历程AI是由McCarthy在Dartmouth学会上正式提出的，被人们称为世界三大尖端科技之一（其他的两个是纳米技术与基因工程）。AI作为计算机学科的一个重要分支，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学的综合型技术学科。对于AI大的定义，至今并没有形成一个统一的定义，尼尔逊教授认为AI是关于知识的学科，及怎么表示知识以及怎么样获得知识并使用知识的学科。温斯特教授认为AI就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做好的工作，从这两个定义大致的可以看出，AI是研究人类活动的规律，使得机器或者计算机能够像人一样进行思考、决策、行动。
AI大致经历了五个阶段：黄金时期（20 世纪50 年代至70 年代）、第一次低谷（20 世纪70、80 年代）、大繁荣时期（1982 年至1987 年）、寒冬阶段（1990年至2000年）、春天时代（21世纪初至今），其发展举世瞩目，2017年 AlphaGo 机器人使用树搜索的算法在与围棋界的世界顶级棋手柯洁的对弈中取胜后，AI一夜蹿红，它现在已然成为这个时代的新宠儿。我国在2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，人工智能从研究层面上升到了国家战略高度。
人工智能的应用机器翻译
近几年，随着采用深度学习和神经网络的方法，使机器翻译的技术有了很大进步。例如目前被广泛应用的是基于深度学习技术的长短时记忆循环神经网络的机器翻译模型，它可以转换任意长度的句子并对关键词进行“记忆”，从而解决了句子向量化的难题，也使机器对语言的处理提升至语义理解的高度。然而，无论采用哪种方法，不可否认的是，目前机器翻译的最大困难在于译文的质量，机器翻译水平与人工翻译水平仍然相差甚远，不能相提并论。早在20多年前，国内著名语言学家周海中就认为要想达到翻译的“信、达、雅”机器翻译是做不到的。也可以说，机器翻译是人工智能领域中一个很难攻克的课题。在提高机译质量的困难面前，只靠机器本身根本无法做到，这有待未来科学技术的发展，尤其是人工智能在神经信息学研究上的重大突破。
生物特征识别
生物特征识别技术是一种借助计算机、生物传感器等手段对人类所固有的生物特征如指纹、骨骼、视网膜和DNA 等，或行为特征如姿势和习惯等，进行个体身份识别认证的技术。这项技术的关键在于计算机如何获得个人独有的生物特征，在将之转换成数字信息后进行特征存储，并借助可靠的匹配算法进行分析，进而完成个人身份的识别与验证。其中，它涉及到图像处理与模式识别等多项技术，并在教育、管理、金融、国家安全、信息安全等领域都得到了广泛应用。例如，目前成熟且大规模运用的人脸识别技术就是生物特征识别的热点技术之一，它是计算机视觉的典型应用，属于一种非接触型认证。此外，指纹识别、皮肤芯片、步态识别、虹膜识别、静脉识别、视网膜识别、DNA识别等也是生物特征识别的热点技术，它们在特定的领域都各有所长，是生物特征识别技术的突出发展成果。
无人驾驶
视觉系统属于人工智能技术中的一个组成部分，可以指引汽车在行车道上以更加稳定的速度行驶.当前美国已经成功把这一项技术应用在微型汽车中，可以对汽车进行自主导航，而且行进大约2000 公里的路程在整个行驶的过程中有98%的时间都需要借助于这个系统对汽车进行相应的控制.根据对视觉系统相关内容的调查了解，人们一般会在寻找公路出口的时候对汽车进行控制.对于视觉系统的进一步完善可以让其积累更多的实用经验，进而计算出最佳的驾驶方向，实现对汽车的科学控制.通过人工智能技术的不断发展，在未来无人驾驶技术必然会得到实现。
总结AI是研究人类活动的规律，使得机器或者计算机能够像人一样进行思考、决策、行动。未来的人工智能技术在机器翻译、生物特征识别、无人驾驶等领域会有很大的应用场景，但需要注意的是包括但局限于这些领域，就像4G所孵化出的抖音、快手等段视频，这些之前是根本意想不到的。
期待下一个信息化浪潮！期待人工智能！
苹果12启动面容id密码是什么？
触控 ID、面容 ID 和密码要使用触控 ID 或面容 ID，用户必须对设备设置密码解锁。当触控 ID 或面容 ID 检测到匹配成功后，用户的设备便会自动解锁，且不会要求输入设备密码。这让使用更长、更复杂的密码变得更加实际，因为用户无需频繁地输入这样的密码。触控 ID 和面容 ID 不会取代用户的密码，而是在精心设计的范围和时间限制内方便用户轻松访问设备。这一点十分重要，因为强密码是用户的 iPhone、iPad、Mac 或 Apple Watch 通过加密方式保护该用户数据的根基。
需要设备密码时
用户可以随时使用密码来代替触控 ID 或面容 ID，但是有些情况下不允许使用生物识别技术。在以下注重安全性的操作中，始终需要输入密码：
更新软件
抹掉设备
查看或更改密码设置
安装配置描述文件
在 Mac 上的“系统偏好设置”中解锁“安全性与隐私”面板
在 Mac 上的“系统偏好设置”中解锁“用户与群组”面板（如果文件保险箱已打开）
如果设备处于以下状态，也需要使用密码：
设备刚刚开机或重新启动。
用户已退出登录其 Mac 帐户（或尚未登录）。
用户已超过 48 小时未解锁自己的设备。
用户在过去 156 个小时（六天半）内未使用密码解锁自己的设备，且在过去 4 小时内未使用生物识别解锁设备。
设备已收到远程锁定命令。
用户退出关机/SOS 紧急联络（同时按住任一音量按钮和睡眠/唤醒按钮 2 秒后按下“取消”）。
五次生物识别尝试后未能成功匹配（但出于可用性考虑，设备可能会在少于五次失败尝试后提示输入密码而不是使用生物识别）。
在 iPhone 或 iPad 上启用触控 ID 或面容 ID 后，按下睡眠/唤醒按钮时，设备会立即锁定，且设备每次进入睡眠状态后都会锁定。每次唤醒时，需要成功匹配触控 ID 和面容 ID，或者选择使用密码。
其他人使用触控 ID 或面容 ID 解锁某位用户的 iPhone、iPad 或 Mac 的成功概率分别为五万分之一和一百万分之一。如果注册多个指纹或面容，此概率会随之增长。注册五个指纹或两个面容时概率分别达到一万分之一或五十万分之一。为了提供额外的保护，触控 ID 和面容 ID 都只允许五次不成功的匹配尝试，之后便会要求输入密码来获得用户的设备或帐户的访问权限。对于与用户长相相似的双胞胎和兄弟姐妹，以及未满 13 岁的儿童，面容 ID 错误匹配的概率有所不同。在儿童群体中之所以会出现这种情况，是因为儿童的脸部特征可能尚未完全成型。如果用户对错误匹配感到担忧，Apple 建议使用密码来认证。
主流的生物识别方式指纹人脸虹膜指静脉识别各有什么弊端？
指纹、人脸、虹膜、指静脉识别确实是目前主流的几种生物识别技术，在我们的工作、生活中应用比较广泛，也比较常见。而不管是古代的识别技术、传统的识别技术还是现如今的生物识别技术，其作用都是对个人身份的鉴定。
从古至今的识别技术1、古代的识别技术，祖先智慧的结晶
古代没有指纹识别技术，为何还要按手印？祖先的智慧不得不佩服！
在我国古代，指纹的应用，最早是出现在秦汉时期。这时还没有纸张还没有出现，所有的文书记录都是在竹简上面书写。其中一些比较重要的文书，为了保密的效果，会在书写完成之后，用泥包裹起来，最后再盖上自己的指纹和印章，用作鉴别。需要鉴别是，把两个指纹进行对比，看是否相同，判定文书有没有被动过。
经逐步改善，到了唐朝之时，指纹鉴定技术已经比较成熟。按手印成为当时表明身份最常见的方式，在当时教育落后，很多的老百姓都不会书写自己的名字，就没有办法签字画押，于是“按手印”就出现了，识别指纹相比较识别手印来讲要简单的多。在古代，按手印也变成了非常重要的时期，面对这样的证据时，在当时时没办法抵赖的。当然，这其实也是当时民众心目当中，官府和有权有势的人，无法反抗啊。
在宋朝之时，指纹识别技术进一步发展。宋朝最知名的提刑官宋慈，开创了应用指纹断案的先河，他著有世界上最早的法医书《洗冤录》，书中记载有如何破案，还有采集指纹的案例等。
西方国家的指纹技术足足要晚了我国１０００多年，我们祖先的智慧不得不让人佩服。指纹一直都是个人身份识别的重要证据，古代虽然没有相关的识别技术，但通过互相的比对，准确率已经在９０％以上。祖先的智慧让人叹服，中华文化也不愧为世界最有影响力的文化之一。
2、近代传统的识别技术，科技逐步发展
传统的身份鉴定方法包括身份标识物品，如：钥匙、证件、ATM卡等；身份标识知识如用户名和密码；但由于主要借助体外物，一旦证明身份的标识物品和标识知识被盗或遗忘，其身份就容易被他人冒充或取代。
3、现代先进的生物识别技术，科技结合多学科的迅猛发展
生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。
（1）什么是生物识别？
生物识别技术其实是通过计算机与生物传感器，结合光学、声学、生物学等学科的原理密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、指静脉、人脸、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
（2）生物识别的原理？
生物识别系统对生物特征进行取样，提取其特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板。由于微处理器及各种电子元器件成本不断下降，精度逐渐提高，生物识别系统逐渐应用于商业上的授权控制如门禁、企业考勤管理系统安全认证等领域。用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。基于这些特征，人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术。
（3）生物识别的特性
由于人体特征具有人体所固有的不可复制的独一性，这一生物密钥无法复制，失窃或被遗忘，利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。而常见的口令、IC卡、条纹码、磁卡或钥匙则存在着丢失、遗忘、复制及被盗用诸多不利因素。因此采用生物"钥匙"，您可以不必携带大串的钥匙，也不用费心去记或更换密码。而系统管理员更不必因忘记密码而束手无策。生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。
（4）生物识别有哪些种类？
现如今已经出现了许多生物识别技术，如指纹识别、手掌几何学识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别等，虽然其中一部分技术含量高的生物识别手段还处于实验阶段。我相信随着科学技术的飞速进步，将有越来越多的生物识别技术应用到实际生活中。
主流生物识别技术的原理及利弊1、指纹识别
指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类，再用局部特征如位置和方向等来进行用户身份识别。
通常，首先从获取的指纹图像上找到“特征点”，然后根据特征点的特性建立用户活体指纹的数字表示——指纹特征数据（一种单向的转换，可以从指纹图像转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹图像）。
由于两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据，所以通过对所采集到的指纹图像的特征数据和存放在数据库中的指纹特征数据进行模式匹配，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果，根据匹配结果来鉴别用户身份。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。
（1）优点
指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。如果想要增加可靠性，只需登记更多的指纹，鉴别更多的手指，最多可以达到十个，而每一个指纹都是独一无二的。扫描指纹的速度很快，使用非常方便。读取指纹时，用户必须将手指与指纹采集头互相接触，与指纹采集头直接接触是读取人体生物特征最可靠的方法，这也是指纹识别技术能够占领大部分市场的一个主要原因。指纹采集头可以更加小型化，并且价格会更加低廉。（2）缺点
某些人或某些群体的指纹因为指纹特征很少，故而很难成像。过去因为在犯罪记录中使用指纹，使得某些人害怕“将指纹记录在案”。然而，实际上现在的指纹鉴别技术都可以保证不存储任何含有指纹图像的数据，而只是存储从指纹中得到的加密的指纹特征数据。每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性。可见，指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案，市场应用有着很大的潜力。
2、人脸识别
或称人像识别，运用人工智能领域内先进的生物识别技术，特指利用分析比较人物视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人物识别概述 广义的人物识别实际包括构建人物识别系统的一系列相关技术，包括人物图像采集、人物定位、人物识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人物识别特指通过人物进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
（1）优势
使用方便，用户接受度高。识别精确度高，速度快。人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人难以仿冒。使用人脸识别技术无需添置大量专用设备。人脸照片或实时摄取的人脸图像，无疑是最容易获得的。成本较低，易于推广。（2）缺点
易变性面部的外形很不稳定，受多方面因素的影响。3、虹膜识别
捕捉虹膜的数据图像为虹膜的图像，从而为分析准备过程，从虹膜的纹理或类型创造512字节的iriscode，使用iriscode模板用于确认。在当今世界，虹膜识别仍被公认为是识别精度最高的生物识别系统。
虹膜识别技术通过人体独一无二眼睛虹膜的特征来识别身份，虹膜特征匹配的准确性甚至超过了DNA匹配。这种技术在生物测定行业已经被广泛认为是目前精确度、稳定性、可升级性最高的身份识别系统
（1）优点
便于用户使用；可能会是最可靠的生物识别技术；不需物理的接触；可靠性高。（2）缺点
很难将图像获取设备的尺寸小型化；设备造价高，无法大范围推广；镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低；两大模块：硬件和软件；一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块：虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。4、静脉识别
主要是利用静脉血管的结构来进行身份识别。由于静脉纹络包含大量的特征信息，可以作为验证的对象。手掌静脉识别的原理也是利用静脉血管与肌肉、骨骸之间对特定波长红外光不同的吸收特性来进行静脉血管造影。与手掌静脉识别的原理相同。由于手掌较厚，红外光通常无法进行透射，因而只能采用反射造影法。红外光照射在手背上，有静脉的部位吸收红外光反射暗淡，肌肉与骨路部位反射强烈，从而实现对静脉的造影。
（1）优点
属于内牛理特征，不会磨损，较难伪造，具有很高安全性。血管特征通常更明显，容易辨识，抗干扰性好。可实现非接触式测量，卫生性好，易于为用户接受。不易受手表面伤痕或油污的影响。（2）缺点
概括来说，每一种识别技术都有自己的优势，都有自己最擅长发挥作用的应用场景，但就目前来说，指纹识别和人脸识别应用最普遍。我相信将来，如果要对一个人准确且全方位识别的话，需要将以上识别技术进行整合，将会具有极其广阔的应用前景。
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除了以上识别技术，还有一些常见的识别技术。
签名识别：签名识别在应用中具有其他生物识别所没有的优势，人们已经习惯将签名作为一种在交易中确认身份的方法，它的进一步的发展也不会让人们觉得有太大不同。实践证明，签名识别是相当准确的，因此签名很容易成为一种可以被接受的识别符。但与其他生物识别产品相比，这类产品现今数量很少。
基因识别：随着人类基因组计划的开展，人们对基因的结构和功能的认识不断深化，并将其应用到个人身份识别中。因为在全世界60亿人中，与你同时出生或姓名一致、长相酷似、声音相同的人都可能存在，指纹也有可能消失，但只有基因才是代表你本人遗传特性的、永不改变的指征。据报道，采用智能卡的形式，储存着个人基因信息的基因身份证已经在中国四川、湖北和香港出现。
制作这种基因身份证，首先是取得有关的基因，并进行化验，选取特征位点（DNA指纹），然后载入中心的电脑储存库内，这样，基因身份证就制作出来了。如果人们喜欢加上个人病历并进行基因化验的话，也是可以的。发出基因身份证后，医生及有关的医疗机构等，可利用智能卡阅读器，阅读有关人的病历。
步态识别：使用摄像头采集人体行走过程的图像序列，进行处理后同存储的数据进行比较，来达到身份识别的目的。中科院自动化所已经进行一定研究。步态识别作为一种生物识别技术，具有其它生物识别技术所不具有的独特优势，即在远距离或低视频质量情况下的识别潜力，且步态难以隐藏或伪装等。步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,通常包括运动检测、特征提取与处理和识别分类三个阶段。
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