生物特征识别的应用有哪些，大家有什么实用的又常用的app啊？
以一敌百的日程管理:关键字显示、颜色区分、桌面透明、效果优秀。（软件名称在文末）
需要打开查看具体事项的时候，点击某一天则直接进入到详细软件界面：
新建日程时除了可以设置精确多样的提醒时间、类别外，还可以根据紧急程度进入经典四象限：
设置后，即可在桌面插件同步显示：
此外，生活中我们常常需要给亲人、朋友生日祝福，提醒关键的人重要的日子，光凭记忆难免有遗漏的地方，这款软件内置提醒和倒计时功能，非常酷炫。
首先是提醒还有多少天，这样我们就能做到按顺序准备，不会太仓促：
此外软件自带动态倒数，且能够生成语音贺卡定时发送：
做完了日程和重要日子查看后，需要注意习惯养成：
点击图片即可进入打卡界面，可以添加图片和心得：
如果你是一位记账控，那么你还可以通过它轻松记录每一笔支出和收入：
此外，你还可以通过它进行体重饮食控制、喝水提醒、读书笔记、还款提醒：
总之，这款软件不仅实用而且美观高效，让生活从很多个APP集中到一个，所有事项内容可以统一到一个日程表当中，让我们有更多精力去学习、提高。（如有需要，请在文末看软件名称）
日程管理后，涉及到学习和工作。那就先说学习，很多人把头条和抖音当成了学习，其实是非常缺乏系统的，如果需要学习哲学、历史、地理、美术等领域，可以看看这个超级软件。
首先，它分类齐全，逻辑清晰，界面酷炫。
比如各领域必知的100个知识：
任意打开一个东方名画，即可进入到下一级界面：
假如对第一幅感兴趣，即可进入到详细界面。而且这里是专家级别的分析和典藏级别的图片，高下立判：
同样的内容覆盖几乎所有领域，令人惊叹的知识量，让你的知识架构上不止一个档次：
如果不把这个软件告诉周围的人，那么你的知识量将瞬间实现知识碾压，这和其他平台普通作者东拼西凑的文章不在一个档次。
不止如此，它还有酷炫界面和功能，请看下图：
有没有被惊艳到呢？更多功能请自行探索。篇幅有限，不再详细介绍。（如有需要，请在文末看软件名称）
接下来是工作中常用的图片表格扫描和手写文字扫描。
假如需要把下图的图片转化为电子表格，有很多软件可以实现，有没有既便宜又好用的软件呢？
请看下图扫描界面：
此图为扫描参考图
扫描最终效果如下图，即可进入自由编辑：
看看软件的功能：
手写识别应该是比较实用功能，看下测试图，效果是很不错的：
老照片修复是最近新增功能，可见软件还在不断地更新迭代。
这样一款软件价格是多少呢？
这个价格贵不贵呢？作为对比可以看下其他常见软件的价格：
没有对比就没有伤害，如果你用的是如"全能扫描王“”扫描全能王“这样的人气软件，那不得不说你多花了很多钱，而且效果未必就比我推荐的这款好。（如有需要，请在文末看软件名称）
接下来这款是解决语音转文字，你会首先想到用什么软件：讯飞语记、搜狗听写、还是语音转文字助手？
不得不说这些软件真的是贵得不敢用，有没有既便宜又好用的软件呢？当然有。这款软件是完全免费的，而且还不是破解版的。
下图为网友评论：超级好用，吊打讯飞，基本免费。
为什么说它是免费的呢？因为他每天的免费转文字时长高达10个小时：
效果如何呢？识别率高达96%。
这款软件最大的特点是，你根本找不到付费的地方，也没有VIP介绍。良心的小众软件，不过如此了吧！（如有需要请在文末看软件名称）
实用app还有很多，如屏幕录像和编辑软件、笔记软件、学习软件等等，篇幅时间有限，会在其他回答中展示，先发一张图，这样的笔记管理软件见过没（这是独立数据库软件，可以发送数据包的那种笔记本）：
下图为额外赠送软件和网站，精选中的精选：
最后，推荐的几个软件名称：时光序、全世界、扫描王全能宝、笛云听写。
更多软件主页点击视频和问答看介绍。
全球什么时候普遍植入人体芯片？
实际上，这个植入的风潮已经在进行之中，只是其未来前景还并不清楚，主要的障碍来自于伦理和市场需求方面。
上图：这是已经量产的植入芯片。一个RFID，原理很简单，但问题是你愿意让自己被标记吗？
一个已经在推进的渐进过程现在在世界各地，已经有一些人仅用双手或手臂的手势就能开门，开汽车并控制计算机。
他们是第一批自愿将微型计算机芯片放入体内的人们之一。大多数人都是倡导生物黑客技术组织的成员，在这种概念中，激进主义者试图通过使用技术来增强人体能力。
上图：激进的芯片植入爱好者甚至把小型计算电路板植入皮下。但实际上这意义并不大。
许多生物黑客还认同被称为超人类主义的更广泛的运动。超人类主义者认为，人们最终将能够通过使用技术来转变自己，成为拥有扩展能力的上等生物。该运动的拥护者将这类人归类为“后人类”。
为了向新近定义的人类迈进，有人正在使用皮下注射针头以与注射常规疫苗相同的方式将小型射频识别芯片（RFID）注入个人的手、腕或手臂。植入的微芯片广播一个标识号或代码，该代码可用于多种目的。
这项技术的好处是诱人的：不再需要携带众多信用卡和其他形式的身份证明，而不必担心丢失。在执行交易时简化流程——一挥手就足够了。
旅行时不再需要出示护照，驾驶执照也显得多余了。
而且由于微芯片将促进无现金社会的发展，因此不必再担心现金损失或盗窃，并且可以终止黑市毒品和其他非法交易。
身份盗用的可能也大大降低。
英国雷丁大学（UR）的控制论科学家马克·加森博士2009年在他自己身上植入了芯片以控制办公室的电子产品后，他成为世界上第一个感染计算机病毒的人。“一种电脑病毒被复制到进入他工作的大楼的员工卡上，并感染了大学的数据库。”加森博士对这种新技术常态充满着热情。他说“那有可能改变人类的本质。” 他认为，微芯片的接受程度将类似手机的接受程度，并且将出现一种情况，即如果没有植入物，个体的社会生活将变得不方便甚至不利。
上图：X光下可见植入的芯片
去年（2013年），当斯坦福大学宣布其科学家创造了首个完全由遗传材料制成的纯生物晶体管时，人与机器之间的界线变得更加模糊。
斯坦福大学生物工程学助理教授德鲁·恩迪（Drew Endy）博士将这一突破描述为可以在活细胞内运行并对生命系统进行编程的生物计算机所需的最终组件。
在某种程度上，现在生物识别技术已经在某些大规模应用中使用。正如作家迈克尔·斯奈德（Michael Snyder）所描写的那样：一种手动扫描付款方式正在瑞典南部进行测试，生物识别扫描仪/ RFID跟踪设备已经在大学食堂和一些游乐园中使用，该技术甚至“在非洲用于保证生命安全”—— 被用于跟踪疫苗接种情况。
可行吗？但是，如何让这种新颖观念转变为强制的个人标识呢？可行吗？
现状：毕竟，我们的手机就具有RFID芯片，有IMEI号，有手机号，我们实际上已经被标识了，此外我们都有身份证，即便美国也有社会安全号码，国际人士都有有护照号码，上网有各种账号。个人被标记是普遍的现状。切换到植入芯片并非是不可逾越的鸿沟。
首先，技术将需要被社会普遍接受。首先从基于消费者的实时产品开始，例如Google Glass。开始几代人可能会拒绝，但数年之后，青少年和年轻人将把这种植入芯片技术推向时尚潮流。
因为年轻人尤其喜欢前沿技术，而不希望安稳地使用过时的技术，这就像他们对衣服的口味一样。他们将抢购最新的智能手机，并一跃成为植入芯片的粉丝。这种技术不仅会带来方便，而且会给人一种力量幻觉。一挥手，你的门就会打开，炫酷得不要不要的。
最终，一旦这个概念被大多数人普遍接受，它将成为我们新的身份识别系统。政府事务、手机APP都一概不再需要登录。到时候，即使政府不强制，社会潮流趋势也可能迫使你接受植入物。许多批评家说，这意味着严重的后果。
有人称：“ RFID芯片本质上是嵌入在你体内的唯一ID，而我们知道，数字可能会被盗，数据可能会被黑客入侵……。而且这可能会导致隐私问题。
总结什么时候实现全球植入芯片，我们没法预测，这应该是一个能否被接受的技术，主要问题在于伦理和市场需求方面。伦理约束可能让某项科技被推迟数百上千年，而伪需求则可能让市场对于尖端技术没有响应，这是非常可能的情况。毕竟植入芯片跟吃喝拉撒不一样，不是刚需。
上图：但科幻中的场景是可能变成现实的。
生物会考考那几个实验啊？
中考生物考试实验操作共5个，分别是：
一、光学显微镜的使用
实验要求 :正确使用光学显微镜。
材料用具:普通光学显微镜1台，写有“上”字的玻片、擦镜纸各1，纱布1团。
二、制作并观察洋葱鳞片叶表皮细胞临时装片
实验要求：
1、熟练制作洋葱鳞片叶表皮细胞临时装片。
2、对装片进行观察。
实验器材：洋葱鳞片叶，胶头滴管1支，清水，碘液（用碘酒代替），显微镜1台，载玻片、盖玻片、刀片、镊子、解剖针各1，干净纱布1团，吸水纸1盒。
三、用显微镜观察番茄果肉细胞
实验要求：
1、熟练制作番茄果肉细胞临时装片。
2、用显微镜进行观察。
材料用具：载玻片、盖玻片、镊子、吸管、解剖针、胶头滴管各1，纱布1团、显微镜1台，清水、番茄、吸水纸一盒，擦镜纸一盒。
四、观察种子的结构
实验要求：
1、观察大豆、玉米种子，识别种子的基本结构。
2、熟练处理和解剖种子，按照正确的程序观察种子的结构。
材料用具：浸泡过的大豆和玉米的种子，解剖刀、放大镜、镊子、白瓷盘、解剖针各1，碘
液1瓶。
五、制作叶片的临时切片
实验要求：
1、熟练制作徒手切片。
2、对切片进行观察。
材料用具：新鲜植物（菠菜、油菜等）的叶片（充足），双面刀片（每组2片；两片并齐，一侧用胶布粘牢，中间放半截刀片，两端粘牢，镊子1把，盛有清水的培养皿1个，滴管1支，纱布，载玻片1块，盖玻片1盒，显微镜1台，吸水纸（充足）。
人工智能AI帮了不少忙？
人工智能（AI）技术正在许多行业中产生变革，但只有在医疗领域，AI的影响才有望真正改变我们每一个人的生活。而这样的改变也许正在发生……
一
疫情肆虐，AI助力防控
截至目前，全球确诊人数已超过800万。这次疫情给全球带来了巨大挑战。
近年来，人工智能已经开始在医疗卫生领域发挥重要作用。先进的计算和数据分析工具使信息共享和诊断实践成为可能，并加深了医疗行业对疾病和感染的理解。在遏制Covid-19（新型冠状病毒肺炎）的迫切需求推动下，世界各地的政府机构和企业越来越多地将目光投向基于人工智能的技术，以提供对病毒传播的分析，并寻求治疗药物和方法。
我国在疫情刚开始传播的时候，就采用AI技术进行疫情防控，在春运期间，火车站、机场、地铁等公共场所的测温压力巨大，各大图像识别技术巨头们很快部署了AI测温解决方案，采用图像识别与红外等结合的方式，有效避免接触式测温带来的病毒传播风险；疫情开始有所缓解、准备复工之时，不少AI公司提供了大数据AI技术，对迁徙人员进行动态跟踪，结合疫情地图，有效及时地跟踪传染源、接触源，为复工保驾护航。
国外疫情爆发的要晚一些，各个国家也采用了AI技术在多个环节助力疫情防控：
（1）AI疫情辅助控制
迪拜采用了图像识别技术来自动判断人们是否遵守了疫情防控规定，比如保持距离，从图像可以看出该AI程序可以自动识别出人与人之间的距离，这样的应用在公共场所可以对人群密集提出预警提示。
（2）新冠治疗药物研发
总部位于伦敦的药物研发公司Benevolent AI在1月底开始将注意力转向冠状病毒问题。该公司用知识图谱技术来快速分析科学文献和生物医学研究资料，挖掘疾病的遗传和生物特性与药物的组成和作用之间的联系。该公司之前一直专注于慢性疾病，而不是传染病，但通过向其输入关于病毒的最新研究，能够重新调整系统，使其专注于新冠药物的研发。目前该公司已经进行潜在新冠治疗药物的临床试验。
（3）新冠病毒结构分析
DeepMind正在利用基因组的数据来预测生物体的蛋白质结构，揭示哪些药物有可能对COVID-19起作用。DeepMind是Google母公司Alphabet旗下的人工智能公司，在2016年推出的人工智能围棋程序AlphaGo，战胜了人类围棋选手之后一举成名，在当年将深度学习和人工智能技术直接推向高潮，其最新版本已无对手。
DeepMind发布了一个名为AlphaFold的深度学习库，它使用神经网络来预测组成生物体的蛋白质如何根据其基因组变换形状，进而计算出哪些药物可以与新冠病毒生物体细胞结合，用来破坏病毒细胞，破坏它与人类细胞的结合方式，减缓病毒的繁殖速度。
（4）COVID-Net
加拿大初创公司Darwin AI开发了一个神经网络COVID-Net，可以通过X射线筛查COVID-19感染的迹象。DarwinAI已将COVID-Net作为一个开源系统发布，受到了AI研究人员的热烈追捧，该公司现在正致力于将COVID-Net从一个技术实现变成一个可以被医疗工作者使用的系统。它现在还在开发一种神经网络，用于对感染COVID-19的患者进行风险分层，以此来分离那些可能更适合在家中自我隔离恢复的病毒感染者，和那些最好进医院的病毒感染者。
二
医疗AI的大机遇
这次疫情让各个国家的医疗体系翻了个底朝天，新冠病毒的流行让医疗系统的脆弱暴露在阳光之下。响应不及时、信息流通受阻、医务人员不足、医疗资源分配不均等诸多问题在多数国家都存在。因此，也让整个人类社会意识到医疗体系变革的紧迫性，是时候重新思考医疗体系的升级了，而人工智能技术在这次疫情中的积极表现，让炒了这么多年的医疗AI概念走入大众视野。
而且，随着人口老龄化问题越来越突出，老年人口对于医疗的需求也将呈增长态势。根据国家统计局的数据，我国2019年65岁及以上老人已经突破1.7亿人，占人口总数13%。这样的增长趋势对于医疗资源是一个现实而急迫的挑战。
将AI应用在医疗中虽不能完全解决医疗资源短缺的问题，但是却可以借助AI快速发展的红利，为医疗领域增添新的动力，刺激医疗事业的发展，拓宽医疗资源的使用范围，使全球各地患者更平等地受益于科学进步。医疗健康领域也切实存在很多需求需要AI来帮助实现，从防范疾病和减轻医护压力角度，至少有以下几个方面需求：
（1）基于大数据的疾病或疫情预警；
（2）智能读片，辅助医疗影像诊断输出，可以缓解医院的阅片压力；
（3）智能诊疗系统，辅助医生做好疾病初步筛查，甚至辅助手术；
（4）智能医护辅助系统，帮助护士做好入院评估以及护理监控等工作。
从技术供给侧考虑，人工智能技术正逐步走向成熟，各种应用场景也日趋完善，加上软硬件的持续迭代，让AI技术的广泛落地近在眼前。而且，国家对人工智能、大数据、5G等前沿技术的发展从政策上给予了足够的重视，并加入国家“新基建”发展规划，进一步提升其战略地位。医疗AI应用领域在这个浪潮之下，正可以踏上快速发展的新车道。
三
医疗AI有哪些细分场景
医疗AI的应用范围比较广，可以细分为多个应用场景。
（1）AI疾病预测
主要基于大数据分析技术，对搜索引擎数据、航空数据、交通信息等人类活动数据进行分析，从中发现与传染病相关的蛛丝马迹。举个简单例子，可以通过人们使用搜索引擎搜索疾病相关的某些词项来预测与此相关的传染病在某地区爆发的可能性。当然，要想预测准确，还需结合更多数据进行多维度更广泛的分析，单个方面数据分析往往会高估预测结果。
（2）AI医疗影像
这是AI助力医疗最热门也是最具有挑战的应用场景之一。将图像识别技术应用在医疗影像的识别中意义重大，一方面医院每天需要应对海量的X光影像、CT影像处理需求，需耗费大量人工长时间读片，容易出现误诊、漏诊情况；另一方面是因为图像识别本身就是AI最热门最具魅力的一个技术方向，并且图像识别已经在多个应用中大规模使用，目前已广泛应用在移动支付和安全监控领域，如果AI能在医疗影像中得到发挥，那将大大减轻医务人员负担。
美国IDx公司的IDx-DR就是这样一个AI系统，它是用于视网膜病变检测，不需要临床医生解读就能寻找特定病症的筛查设备。该设备的软件，利用人工智能分析眼睛的图像，判断是否有糖尿病视网膜病变的迹象。
IDx的检测系统不仅可以为缺少眼科专家的医院筛查糖尿病视网膜病变提供极大帮助，还可以将医生从一系列的测试中解放出来，而这些测试的结果大多是阴性的，可以让医生有更多的时间来治疗那些真正患有疾病的人。
（3）AI新药研发
由于新药研发过程极长，成本极高，而AI算法因为在数据挖掘方面以及计算能力方面具有天然优势，可以用在药物、疾病、基因之间关联关系挖掘以及药物的分子结构预测等方面，因此被寄予厚望，近年来该AI新药研发领域的资金投入突飞猛进。下图展示了美国的AI新药研发风投资金近年来大幅增长的趋势。本文开头提到的BenevolentAI公司便是这一领域的佼佼者。
（4）AI医疗辅助机器人
这些机器人可以代替人工医生来执行一些重复性高或者具有传染性环境的工作。比如医院大堂的导诊机器人可以大大减轻导诊台的工作量，而查房机器人可以让医生不需要接触具有传染病例的患者，减少医务人员的感染。结合5G技术，医生甚至不需要离开办公室，就可以将自己的专业诊疗工作延伸到任何地方，不仅在自己医院内部可以高效地开展诊疗工作，还可以支撑偏远地区医务极度缺乏的地区，进行远程诊断、远程会诊等。
有一些微型机器人可以帮助医师更好地进行手术，卡内基·梅隆大学机器人部门开发了Heartlander，这是一个微型移动机器人，旨在方便对心脏进行治疗。在医生的控制下，这个微型机器人通过一个小切口进入胸部，自行导航到心脏的某些位置，附着在心脏表面并进行治疗。
（5）AI健康管理
随着人们越来越重视健康，越来越多的健康相关产品开始进入大众视野，健康管理是一个范围比较广的概念，包括手机健康APP、可穿戴设备、移动医疗等诸多应用。而AI健康管理往往与互联网、医疗大数据相关，细分场景也很多。比如Apple Watch就提供一项“摔倒检测”功能，关键时刻可以救命，这是Apple Support上对该功能的描述：
如果手表检测到您摔得很严重，它会轻触您的手腕、发出警报声并显示提醒。您可以选择联系紧急服务，也可以按下数码表冠并轻点左上角的“关闭”，或者轻点“我没事”来关闭提醒。
如果 Apple Watch 检测到您在移动，它会等待您对提醒做出响应，而不会自动拨打紧急服务电话。如果手表检测到您在大约一分钟内没有做出任何动作，它会自动拨打紧急服务电话。
智能问诊机器人是近年来比较火的一个智能医疗产品方向，它基于自然语言处理、知识图谱、搜索引擎以及医疗知识库等技术构建的智能对话机器人，可以为用户提供在线实时问诊服务，是互联网在线问诊平台的智能化延伸，可以解决逐日增加的医疗咨询需求，让一些轻症患者免去因小恙而不得不去挂号排队问医生的麻烦，也大大缓解医院的压力。
四
医疗AI面临的挑战
前景是美好的，但是道路是曲折的。在医疗AI逐渐落地的过程中，有诸多困难需要去面对。
（1）临床认证难
用于临床医疗的产品，需要得到所属国家食品药品监督管理局的认证才能合法临床使用。上文提到的IDx公司的糖尿病视网膜病变检测AI系统是美国食品和药物管理局（FDA）授权认证的第一次AI医疗项目。然而，大部分医疗AI项目都没有这么幸运，医疗临床器械认证流程非常繁琐。在我国要得到国家食品药品监督管理总局（CFDA）的认证，需要同国家的三甲医院合作进行临床测试，需要与接受临床测试的病人签订合同，还需要在国家专业机构做检测和报备，通过一系列测试和评估才能获得CFDA认证，很多医疗AI初创公司往往扛不住这样的时间成本。
（2）数据问题
数据是AI算法必不可少的“燃料”，很多做AI的公司头脑风暴出好些AI产品原型，大部分都由于无法获取足够多足够好的数据而不得不放弃。数据问题在医疗AI中尤为突出，一方面是数据来源问题，医院内的数据有相当一部分依赖于不同的系统，医院之间的数据也很难共享；另一方面是数据质量问题，医疗过程中产生各种临床数据，这样的数据缺少标准化和结构化处理，而且获取高质量的标注医疗数据也不那么容易。
（3）隐私风险
隐私是AI技术不得不面对的一个问题。随着AI技术的爆炸式发展，对隐私的保护越来越受到重视。随着欧盟的最严格隐私保护条例GDPR的出台，各国纷纷推出自己的隐私保护规范。AI技术对隐私的侵犯甚至还会成为某些社会问题背后的帮凶，比如种族歧视。就在不久前，一些AI巨头已经开始对这样的应用技术输出进行限制。6月9日，IBM宣布停止提供通用的人脸识别软件，随后不久亚马逊也宣布暂停向警方提供人脸识别监控软件，微软也紧跟其后表示在政府出台相关规定前不会再向警方出售人脸识别技术。虽然这些巨头们可能是迫于舆论压力不得不停止输出人脸识别技术，从侧面也反映出民众开始认识到自己的隐私正受到来自AI技术的侵害。
在医疗领域，隐私数据尤其敏感，无论是基因测序数据，还是医疗健康数据，大部分人都不会愿意分享自己的敏感信息。如何在治病救人与保护隐私之间保持平衡，这是医疗AI发展之路无法绕开的问题，是技术与伦理的博弈。
（4）AI诊断容易问责难
医疗AI还存在一个困境，那就是如果让AI诊断代替医生诊断的话，将无法对诊断失误问责，无法定位责任主体，因为AI技术无法作为民事主体来承担民事责任义务，也不太可能让其背后的AI科学家承担责任。在医学伦理中，医生必须完全对患者负责，而如果让AI技术的锅给医生来背，也不太现实。
（5）人才缺乏
人工智能领域人才和医学人才是大学阶段培养周期最长的两拨人，也是最稀缺的人才。随着人工智能领域的爆炸式发展，人工智能相关技术人才的缺口越来越大，根据某招聘网站做的统计分析，中国人工智能人才缺口已经超过500万，高校每年培养的AI人才不到一万，杯水车薪。而医药AI需要从业人员不仅精通AI，还要懂医学相关细分领域的知识，能满足条件的凤毛麟角，更遑论建一个医疗AI团队，可想而知其难度之大。
五
我国医疗AI现状
人工智能在我国各项政策的扶持下得到了快速发展，医疗AI也不例外。从下图医疗AI融资轮次的分布情况来看，目前我国医疗AI技术还处在比较初级的阶段，大部分融资还集中在公司比较早期的阶段，也体现了发展潜力巨大。
六
结语
一百多年前的西班牙大流感造成了当时世界人口三分之一被感染，导致至少2000万人的死亡，是历史上最致命的一次全球大流行病。
一个世纪后的今天，疫情再次席卷全球，不过今天人类已经有了更多的手段和方法来应对疫情的肆虐。希望人类克服层层困难，让医疗AI早日服务人类健康事业，尽早战胜新冠病毒。
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