生物特征识别应用有哪些，妖股主要有哪些特点？
总结妖股特征，为下次抓住妖股做准备!
妖股的特征一！省广集团，供销大集，九鼎新材美景能源，顺灏股份，东方通信最近几年的大妖股，总结共性，创业板的很少，只有一个是上证的东方通信，其他的全部都是深圳的主板，特别是中小板！妖股特征二！以东方通信，漫步者，星期六，美锦能源为例，上涨过程中的回调没有跌停，可以大跌，但是不会跌停！一旦遇到跌停，在反弹一波基本到顶！妖股特征三！通过对比发现，妖股的首阴，换手率都不高，大部分在只有百分之10-20左右，很少低于百分之9，也很少超过百分之三十！漫步者首阴换手率21.49，东方通信首阴换手率9.88，九鼎新材11.61，星期六21.08，省广集团首阴换手率25.45，供销大集首阴换手率22.18，顺灏股份首阴换手率17.76！如果这个是妖股的共同特征的之一的话，那么可以大幅的提高选妖的成功率，排除不必要的干扰！
妖股特征四！总结妖股特征，为下次捉妖做准备！一旦遇到大幅回调，并且到重要支撑位，将迎来翻倍行情！以东方通信，漫步者，九鼎新材为例！
妖股特征五！总结妖股特征，为下次捉妖做准备！启动初期，资金连续大幅流入，而且换手率普遍都不高！以东方通信，星期六，漫步者，九鼎新材，省广集团为例！妖股特征六！总结妖股特征，为下次捉妖做准备！妖股一般沿着五日线上行，中间偶尔几次会靠近十日线，中间可能会出现到二十日线，也有到三十日线的，调整越充分后期涨幅越大！以漫步者，东方通信，九鼎新材，星期六，省广集团为例！妖股特征七！总结妖股特征，为下次捉妖做准备！妖股大都有相当的板块效应，有大量的牛股助攻，妖股仅仅是涨幅最大的一个！5G的东方通信有南京熊猫，春兴精工，中兴通讯，东信和平，汇源通信，特发信息等大牛股助攻；网红的星期六有天创时尚，华扬联众，天龙集团，新文化，中广天泽，日出东方，引力传媒，元隆雅图等牛股助攻；燃料电池和氢能源的美景能源有，全柴动力 ，厚普股份，亚星客车，科融环境，中钢天源，德威新材，红阳能源，力帆股份等之前的牛股助攻 ；股权转让的九鼎新材有宝鼎科技等，因为股权转让的特殊性，也给后面的大量牛股做了带路，比如南宁百货，云内动力等；助攻阵容越强大，涨幅越大！你有发现什么规律呢？欢迎一起分享捉妖！
妖股特征八！流通市值不能过高，也不能过低！东方通信（有融资）2018.11.29启动首板股价6.02元，当时流通9.56亿股，流通市值57.55亿元左右，最高价41.78，涨幅6.94倍九鼎新材（无融资）2019.07.26首阴收盘价10.06元，当时流通3.316亿股，流通市值33.36亿左右，最高价32.55，涨幅3.235倍美景能源（有融资）2019.03.28首阴收盘价8.39元，当时流通10.81亿股，流通市值90.7亿左右，最高价21.54，涨幅2.567倍星期六（无融资），2019.12.23首阴收盘价13.28元，当时流通3.989亿股，流通市值53亿左右，最高价36.56，涨幅2.75倍顺灏股份（有融资），2019.01.28首阴收盘价元7.65，当时流通6.848亿股，流通市值52.4亿左右，最高价15.85，涨幅2.07倍漫步者（无融资），2019.10.29首阴收盘价10.10元，当时流通2.913亿股，流通市值29.4亿左右，最高价20.84，涨幅2.06省广集团（有融资），2020.04.13首阴收盘价3.58元，当时流通16.75亿股，流通市值60亿左右，最高价11.98，涨幅3.346倍最大的美景能源90.7亿，最低的漫步者29.4，没有低于20亿也没有高于100亿说明资金选择做妖股的时候，对流通市值是有要求的，流通市值低于20亿不利于出货，流通市值超过100亿，不利于操盘！如果这个是特征之一的话，可以排除相当一部分的干扰，增加选妖的准确率！
妖股特征九（一）！有一个有意义的名字！因为中国特有的起名文化和分水文化，不管是公司还是个人，都需要一个响当当的名字，在妖股系列也不例外！随着恒立实业的爆发，“实业”家族的股票相继爆发，毕竟实业兴邦嘛！比如国际实业，华资实业，海能实业，亚太实业，世龙实业等
妖股特征八！有一个有意义的名字（二）！因为中国特有的起名文化和分水文化，不管是公司还是个人，都需要一个响当当的名字，在妖股系列也不例外！随着东方通信的十倍涨幅，“东方”家族的牛股批量出现，毕竟东方压倒西方嘛！比如东方通，东方电子，东方中科，东方能源，东方胆业，东方日升，东方热电，东方网力，东方创业，大东方，当代东方，日出东方等
你有总结出什么规律吗？欢迎大家一起分享！
深度学习是指什么？
人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。
机器学习
机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。
机器学习，引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义：
如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”，那么它一定要展现出：利用现有的经验E，不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中，语音输入识别、手写输入识别等技术，识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大，达到了将近97%以上，大家可以在各自的手机上体验这些功能，这些技术来自于机器学习技术的应用。
深度学习
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。
关系
严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。
深度学习是机器学习比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
人工智能（AI）和机器学习（ML）现在是两个非常热门的流行语，通常似乎可以互换使用。但这二者并不完全一样，但是有时会导致人们的看法有一些混乱，因此需要解释这二者之间32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431363039的区别。当大数据、数据分析，以及更广泛的技术变革浪潮席卷全球时，这两个术语都会频繁出现。总之，最好的答案是：人工智能是一种机器能够以人们认为“聪明”的方式执行任务的更广泛的概念。而且，机器学习是人工智能的一个最新应用，它基于这样一个想法：真的应该能够让机器访问数据，让他们自己学习。
有哪些医学生用的不错的学习软件？
谢谢邀请！
专业知识类（1）3Dbody解剖。
很适合大一大二的医学新生。大一大二的医学生会陆陆续续地开设：系统解剖学，局部解剖学，断层解剖学等等解剖学课程。
这个app可以分人体的各个部分：手，头，耳，盆腔等等，很方便，很值得学习！
（2）网易公开课
搜索“网易公开课”的医学公开课，可以看到很多大学都将课程上传到“网易公开课”！
首要推荐的就是：斯坦福大学的临床解剖学公开课
斯坦福大学的医学院全美排名前10，他的临床解剖学也很棒！
（3）医学题库
里面有生理学，生物化学，病理学，内科学，外科学等等书籍的考试题目。
（不好的是，要先交钱才能做题）
医学资讯和论坛类（1）丁香园
丁香园里面有各种医生写的文章，具有很高的临床价值值得看。
有一些考研，甚至出国留学的成功人士的经验值得学习一下。
还有很多疑难杂症在丁香园论坛里应有尽有！
（2）医途
医途的栏目有很多。
比如：医学资讯，专业学习，医学影像等等
人脸识别能用照片解锁吗？
不能
人脸识别的原理是：
1. 人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
2. 人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
3. 人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
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