过电脑把记录进行分析，自动生成 需要的名单。 人脸识别门禁管理、考勤 黑名单布控、 访客管理 生物识别技术 •通过采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流 并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸 进行脸部的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸 定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对辨识，达到识 别不同人身份的目的。 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别园区出入口无障碍通道管理

网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 等领域取得了显著的成果。 ● 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：这是使计算机能够理解、 处理和生成人类语言的技术。NLP 涵盖了语音识别、文本分析、情感分析等应用。 ● 计算机视觉（Computer Vision）：这是使计算机能够理解和解释图像和视频的 技术。计算机视觉应用包括图像识别、目标检测、人脸识别等。 人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generate Content，简称 AIGC）是指可生成全新 内容的人工智能技术。AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、 音乐、视频、3D 设计等各种形式的内容和数据。 AIGC 作为一种新型的内容生产方式，被视为继 PGC（专家生成内容）、UGC（用户生成内容） 和 AIUGC（AI 辅助生成内容）之后的一次革命性的创新，是元宇宙和 通用智能体能够处理无限任务，包括那些在复杂动态的物理和社会环境中没有预先定义 的任务； 2) 通用智能体应该是自主的，也就是说，它应该能够像人类一样自己生产并完成任务； 结构化内容写作 单行代码生成 图像识别 音频转译、 音频文本交互 对战策略生成: 围棋AIphaGo等 视频编辑 VR/VR 概念起步 基础文案初稿 更长结构化文本 多行代码生成 AI绘画正式起步 音频识别 语音合成智能播报

康数据的跨境基础设施，已在12个成员国中投 入运营，欧盟大多数成员国计划在2025年之前加入。MyHealth@EU目前涵盖的数据类型包括电子处方、电子配药和患者摘 要的交换，并将扩展到允许医学图像、实验室结果和医院出院报告的交换。此外，MyHealth@EU的服务正在扩展，允许患 者访问他们自己的健康数据。2023年启动的基于eHealth Network新联合行动了支持MyHealth@EU的进一步发展，并为 数据进行可信人工智能工具的基准测试。该平台的第一个版本已于2023年9 月交付，将36个癌症类型（乳腺、结肠、肺、前列腺、直肠、肝、胶质瘤、神经母细胞瘤和胶质母细胞瘤）的图像数据集联 系在一起，涉及约2万人的20万多个图像系列。 6.GDI 欧洲基因数据基础设施（GDI）项目旨在到2026年底实现对至少15个国家的基因组和相关临床数据的安全跨境访问，这 将为个性化医学创造前所未有的机会。 潜在用例，促进健康数据的重复使用。 依托TEHDAS制定健康数据使用原则，推进能力建设，协同Horizon Europe开发 数据质量标签。 2023年上线，整合36类癌症影像，链接2万人20万图像，支持AI研发。 欧洲GDI项目基于“百万基因组”框架，拟2026年前实现15国基因组数据安全共 享，助力个性化医疗，2023年推出测试套件含2500+合成数据。 2022年10月，欧盟委员会发布“数字金融战略”（The