瑞典超资讯（ = ）瑞典超资讯北雪平vs赫根

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于瑞典超资讯的问题，于是小编就整理了3个相关介绍瑞典超资讯的解答，让我们一起看看吧。

世界上社保最贵的国家？

荷兰的养老金体系仍然是全世界最好的。继去年获得墨尔本美世全球养老金指数最高分后，荷兰的养老金体系今年再度夺冠。凭借退休年龄提高计划，荷兰今年获得了78.3的高分（分值0－100），比去年还高出一筹。 墨尔本美世全球养老金指数由美世咨询公司和墨尔本大学共同制定，旨在对14个国家的养老金体系进行比较。

评价的指标包括补充养老金和国家养老金（即荷兰的AOW）的比例、退休后的收入、老年人工作年限的长短。

在今年的排名中，得分第二和第三高的分别是瑞士和瑞典，瑞士得75.3分，瑞典得74.5分。中国是14个国家中得分最低的国家，仅得40.3分

人脸识别目前面临的挑战是什么？

人脸识别是目前AI技术应用中比较常见的场景之一，在入口检查、在线支付、用户校验等方面都有人脸识别的影子！但目前人脸识别至少还有以下挑战；

1、隐私安全

既然是人脸，就一定涉及到个人隐私的问题。随着信息化越来越普及，个人大数据在不同的平台上都会有不同程度的留存，此时如何保证个人隐私在互联网上的安全，是需要人脸识别技术和相关法律法规去完善和管理的，但目前这部分尚处于初级阶段。还需要全社会从认知到技术都提高才能解决。

应用场景

在人脸识别精准度上，高度依赖应用场景，笔者曾测试过一款平台型智能机器人，号称集成了最NB的人脸识别技术和摄像头，在昏暗的光线下也可以有很高的识别准确率，有一次当机器人移动到门口的时候，我从屋里向屋外走动，当我走到机器人面前，一半面部有太阳光照射，而另一半则处于黑暗状态。同时机器人的角度是激光拍摄，就这样它失败了！多次测试结果均如此。而当一个人从暗黑的环境向强光环境移动，而摄像角度在强光下时，识别效果很差，这说明人脸识别的适应性和准确度还可有很大提高空间。

用户体验

人脸识别的用户体验也是一个挑战。大家在过机场安检偶尔会有这样的尴尬，明明一切操作正常，但走到识别通道那儿就是过不去，这可能会有几种原因：1、因为网络传输问题，不能及时将最准确的照片上传导致检测结果显示较慢；2、当用户做过整容手术，面部轮廓和深度特征有较大变化时，就可能检测出错；3、检测设备识别范围有限（大了会存在多张人脸的情况，小了人脸取景不完整），此时就需要用户或弯腰，或垫脚，或移动来适应摄像头，这就像在爬坡时需要人扛自行车一样！由于人品识别的应用场景非常广泛，如何做到全场景提供最好的用户体验，仍然是目前人品识面临的挑战之一。

其他实现算法、效率、精准度等都可以随着大数据应用、计算力加强而逐步得到解决，但目前仍是部分挑战！

人工智能，人脸怎么可以作为支付系统，人脸又不是私密，可以保密，AI分分钟钟可以破解，既然不能提供服务，那就没有必要人脸识别了吧，当然公共领域需要，那就牵扯一个核心问题，那就是法理，人脸识别没有法律保护，不可能实现人脸识别，因为缺乏人脸分析数据库，剩下的都是白扯

一，光照问题

光照问题是机器视觉重的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显。目前方法未能达到使用的程度。

如何克服光照的影响？

二，姿态问题

与光照问题类似，姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较的少，目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。

哭，笑，愤怒、仰头、低头，左侧脸，右侧脸，如何识别？

三，遮挡问题

对于非配合情况下的人脸图像采集，遮挡问题是一个非常严重的问题。特别是在监控环境下，往往彼监控对象都会带着眼镜，帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像有可能不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸检测算法的失效。

眼睛，帽子、刘海，伤疤，如何识别？

四，年龄变化

随着年龄的变化，面部外观也在变化，特别是对于青少年，这种变化更加的明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。

不同时期的人脸像如何识别？少年、中年、老年。

五，图像质量

人脸图像的来源可能多种多样，由于采集设备的不同，得到的人脸图像质量也不一样，特别是对于那些低分辨率、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图片、远程监控拍摄的图片等)如何进行有效地人脸识别是个需要关注的问题。同样的，对于高分辨图像对人脸识别算法的影响也需要进一步的研究。

摄像头，摄像机，远程监控，高端相机。。。。如何识别？图像质量参差不齐。

六，样本缺乏

基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。

学习样本不全怎么办，谁能保证样本的完备性？

七，海量数据

传统人脸识别方法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于海量数据，这些方法其训练过程难以进行，甚至有可能崩溃。

如何解决海量数据的学习问题？

八，大规模人脸识别

随着人脸数据库规模的增长，人脸算法的性能将呈现下降。

如何维持或提高大规模应用环境下的人脸识别算法的识别率？

人脸识别目前已经比较成熟，识别度非常高，哪怕现在人人戴口罩也能找出茫茫人海中唯一的你。

但这还远远不够，更大的挑战是深度的应用还要学会分析和推理，技术的瓶径限制了一些应用的深入。举个栗子，昨晚你和女朋友吵架了，今天你买束花跪地认错，女朋友微微一笑，你立马就可以判断她是原谅的笑还是铁了心分手的笑，人工制智能技术目前还做不到。

挑战不仅是技术的推进，甚至可能是社会风险和科学伦理。如果劫匪挟持人质去到了人脸识别ATM，我们该如何用哭脸报警而不是被身份确认提款呢？

人脸识别一直是AI行业最热门的话题，也一直是最有挑战的课题，从最初基于几何、纹理等特征的识别，逐步转为为基于统计的特征，现在基本都是基于深度学习原理来开展研究，依然面临的最大挑战主要是以下几方面：1、年龄变化带来的特征变化随着人年纪不断增长，其面部特征也自然发生了较大改变，虽然人脸某些特征有一定的不变性和唯一性，但是深度学习提取的特征是巨大的，里面包含了无数我们还不理解的特征，存在着不可确定性，随着年纪的增长而改变，这给人脸识别带来了挑战。2、光照对人脸识别的影响人脸识别在提取特征和训练的过程中，大多数人脸都是在光照相对均匀，人脸相对正面的情况下获取得到的。而实际使用的环境却存在非常多的可能性：比如在阴暗的走廊、在阳光直射下、一边脸被太阳照射，一边在阴影中，这些不同的环境，给人脸特征提取带来了极大困难，也是影响人脸识别较大的因素和挑战。

面对瑞典警察对中国游客的粗暴执法，如果事主是你，人在他乡，你会如何应对？

如果我是黑人，我会使用社交媒体呼吁同胞来一起反对不合理不公平的对待。但我是中国人，不可能呼吁我的同胞们一起来反对不合理不公平的对待，甚至这事都不能让某些人知道。如果我有足够的钱，我会委托律师将官司打下去，求得个好的结果。如果没钱，就只能抱头鼠窜，赶紧滚回来疗伤。如果有能力，会用力所能及的力量将中国与瑞典的关系搞死，能发核弹都在所不辞。如果没能力，就坐看云起，该干嘛干嘛。因为没钱没能力，所以还不会去瑞典，所以也无法受辱，但发核弹这个B还是要装一下。呵呵。

为什么这样，理由与华裔在任何国家的地位都不高的理由不差分毫。我觉得，这是华人应该背负的原罪。知名理智如方舟子，号称手中有真理，心中有道义，还发文嘲讽帮助中国人的中国驻瑞典大使。如果真对这样的华人施以援手，那就是苍天无眼。既然中国人和华人都不在乎自己的权利，那我就只能背负自己族群的原罪，勇敢直面自己的命运。

首先，不要不舍得钱，更不用在国家民族形象上省钱。没钱就别去欧洲特别是北欧那种消费那么昂贵的国家去，要去的话不要省钱。

特别是，要入乡随俗，要遵守当地的法律规矩，要遵守秩序，不要做那种影响民族和国家形象的事情。否则受到影响的不仅仅是你自己。

遇到问题遇到误会要冷静沟通，不要激动。遇到消费纠纷争议，可以事后投诉处理，可以求助当地的警察或者其他政府机构。做事情不要走极端，遇到警察的正当要求，必须应该主动配合。人家让你走，就主动走，用不着警察把你抬出去。这样做，呼天抢地，哭爹求娘，毫无意义。

有时候更早应该主动退让，要吃得起亏，不是世界上所有好事都给你赚了的。比如这曾姓一家人，上了电视媒体，成了新闻人物，甚至还招惹国际纠纷。试问，他们接下来的旅途怎么办？回国又怎么办？

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