[爆卦]latent syphilis中文是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 latent產品中有42篇Facebook貼文,粉絲數超過27萬的網紅นางพญาปลวก,也在其Facebook貼文中提到, 🥰โตขึ้นอีกปีก็ต้องสวยขึ้นทุกปี 💗งวดนี้พามาโทนคลีนๆ เน้นคววามออร่าๆ 🌸🌸🌸แต่งน้อยๆง่ายๆไม่เยอะ ลุคนี้เป็นของขวัญปีนี้ที่มอบให้ตัวเอง 🎁 ชอบให้ตัวเองดูดี...

 同時也有13部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅Marc Yam,也在其Youtube影片中提到,Section I Heat and Gases 1.1 Temperature, Heat and Internal Energy Internal Energy...

latent 在 姜冠宇 醫師 Instagram 的精選貼文

2021-09-24 18:34:56

發現大家對於埃及爸爸的案例非常的焦慮😱 焦慮在我們對Delta的 #隔離檢疫措施,是不是14+7 #天數不夠長? "所以隔離天數要加長嗎?" 我是認為,應該還沒有必要做到這樣 我們再一次,把中國廣東5-6月爆發的Delta疫情拿出來看一下 所收錄的167位確診案例裡面 📌#感染力潛伏期 平均...

latent 在 Instagram 的最佳解答

2021-09-10 21:07:18

想先插撥一篇文 本來應該承上篇繼續分享關於快樂的激素 但我怕忘記此刻的感受決定要先記錄下來 在跨文化心理學中 文化適應模型(Berry’s Model of Acculturation) 是目前引用最多 使用最為廣泛的理論模型 是指群體或個人如何尋求共同生活 因應的一些策略 Berry 提出了四種...

  • latent 在 นางพญาปลวก Facebook 的最讚貼文

    2021-09-21 20:15:04
    有 137 人按讚

    🥰โตขึ้นอีกปีก็ต้องสวยขึ้นทุกปี 💗งวดนี้พามาโทนคลีนๆ
    เน้นคววามออร่าๆ 🌸🌸🌸แต่งน้อยๆง่ายๆไม่เยอะ ลุคนี้เป็นของขวัญปีนี้ที่มอบให้ตัวเอง 🎁 ชอบให้ตัวเองดูดีในแบบที่เป็นตัวเอง เวลาแต่งหน้าสวยๆแล้วมันมีความสุขจริงๆนะ
    รายการดครื่องสำอางที่ใช้ในลุคนี้
    เบส : Guerlain meteorites base
    รองพื้น : Sisley Paris latent anti aging foundation สี #1.B ivory
    ฟองน้ำไข่ : Luna Sugar.Official
    คอนซีลเลอร์ : Clé de Peau Beauté #ocher
    แป้งฝุ่น : CHANEL poudre universelle libre #20clair translucent1
    ดินสอเขียนคิ้ว : shu uemura #hard9
    ทาตา : 3CE multi eye color palette #shotagain
    เฉดดิ้ง : SSIN multi drawing contour kit
    ไลน์เนอร์ : D-UPThailand silky Liquid eyeliner #brown
    บรัช : Dior Rosy glow #001petal
    ไฮไลต์ : romand 롬앤 Romand_TH #01
    มาสคาร่า: Kiss Me Thailand
    ลิป: YSL Beauty slim sheer matte #111 + Dior rouge dior 525 +shu uemura #144 +Dior lip maximizer #001

  • latent 在 Facebook 的最佳貼文

    2021-09-10 07:44:11
    有 817 人按讚

    發現大家對於埃及爸爸的案例非常的焦慮😱
    焦慮在我們對Delta的 #隔離檢疫措施,是不是14+7 #天數不夠長?

    "所以隔離天數要加長嗎?" 我是認為,應該還沒有必要做到這樣

    我們再一次,把中國廣東5-6月爆發的Delta疫情拿出來看一下

    所收錄的167位確診案例裡面

    📌#感染力潛伏期 平均為 4.0 天
    第95的百分點落在感染後 8.2 天之內
    該點統計信賴區間(95%)範圍是7.1-9.3天
    也就是 最長9.3天後 會被驗出,之前都是陰性

    📌#症狀潛伏期 平均為 5.8 天
    第95的百分點落在為 11.5 天之內
    該點統計信賴區間(95%)範圍10.1-13.0天
    也就是 #無症狀 達到 #最長13天,13天後才發生症狀而警覺

    有趣的是
    73.9% (信賴區間範圍67.2%-81.3%) 在發病前傳染他人
    97.1% (信賴區間範圍94.4%-99.0%) 在發病後4天內傳染他人

    那這樣,我會覺得目前14+7,還是夠的、堪用的

    以上族群的95%信賴區間的最邊緣數據
    最多就是感染後13天後發病,13+4=17天發生傳染給其他人

    🎯所以在後面的+7自主管理,可能需要更確實
    大幅提升自主管理的嚴格性
    並且還是需要配給入境民眾廣篩試劑
    在自主隔離期間抓一個時間點再篩一次
    以便抓出隔離後陰轉陽的極特殊案例

    --
    👓以上概念看不懂嗎?

    📌我引用台大公衛學院林先和教授《新冠肺炎之傳播分析》所說

    在傳染病防疫的探討上,暴露時間與發病⽇期是最重要的資訊,因為每個疾病的病程與傳播特性都不同,所以傳染⼒及症狀出現的時間分為傳染⼒潛伏期及症狀潛伏期

    傳染⼒潛伏期 (Latent period)
    意指從暴露感染到⾃⾝出現向外傳染⼒的時間
    症狀狀潛伏期 (Incubation period)
    意指從暴暴露感染到出現症狀狀那一天的時間

    冠狀狀病毒的潛伏期 (此段落指武漢原始株)
    根據一項荷蘭團隊的研究,冠狀病毒的平均潛伏期⼤約是 5~6 天,最長約 14 天(Backer et al., 2020)
    這也是為什麼在尚未完全了解病毒的情況下,需要居家隔離14天,防疫必須採嚴格保守的策略進行。

    --
    在我眼中,埃及爸爸應該就是特殊案例

    凡是生物就有例外
    你防了95%,就會出現5%
    你防了99%,就會出現1%
    你防了99.9%,就會出現0.1%

    而我們政策制定的都是盡量降低風險
    社區內的公共衛生措施的配合度
    才是減少零星案例造成傳播的關鍵

    所以 #自主管理期 的嚴格性和執行面
    才是我們要討論如何改善的面向

    因為我們畢竟是民主人權國家
    一昧加強前面的隔離期間
    恐怕造成一定的經濟損失或後續自主管理防疫疲勞
    太嚴格其實也未必是明智的

    而機組人員的相關規定
    未完整施打疫苗者7+7與有完整施打者5+9
    我就覺得可能要另外討論了

  • latent 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

    2021-08-19 12:36:06
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    研究人員以AI產生人臉萬能金鑰,能夠仿冒三大人臉辨識系統的一半人像

    文/陳曉莉 | 2021-08-12發表

    來自以色列特拉維夫大學電子工程學院與電腦科學學院的3名研究人員,於近日出版了一研究報告《Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution》,透過AI技術產生9張人臉,並將這些人臉當作萬能金鑰,而能攻陷FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統,且成功機率介於44%~64%之間。

    研究人員指出,生物辨識的比對能力並不精確,而且生物特徵資料的分布亦不均勻,意味著可能只要少數的樣本,就能覆蓋多數人群,例如單一的人臉就能覆蓋LFW人臉資料庫中的20%。

    這使得研究人員決定利用StyleGAN生成對抗網路來產生人臉,並效法字典攻擊,以AI產生的人臉充當金鑰,以對不同的人臉辨識系統展開暴力破解,他們不斷重覆產生人臉的過程,以儘可能地提高人臉金鑰的覆蓋率,總計製造了9張人臉萬能金鑰。

    在以這9張人臉萬能金鑰針對FaceNet 、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統進行實驗時,發現其覆蓋率分別達到43.82%、44.15%,以及63.92%。另也發現,相較於年輕人,60歲以上的白人五官差異更小了,使得單一人臉的覆蓋率更高。

    研究人員表示,此一結果意味著基於人臉的身分認證系統非常的脆弱,而且他們完全未取得任何目標對象的生物資訊,儘管許多人臉辨識系統都部署了反欺騙技術,但將此一方法結合諸如DeepFake等既有的技術,也許就能繞過該防禦機制,反過來說,人臉辨識系統也可透過人臉萬能金鑰來進一步強化該系統的安全性。

    附圖:以色列特拉維夫大學研究人員透過AI技術產生9張人臉,能以5成機率騙過FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統

    資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/146159?fbclid=IwAR3rKKj9FtVEz2yHM88LCvwCfVZAyQyovsc8mLVaJKVxKx9EzdLEUQ9cx0s

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