2019 年与彼得·拉特克利夫（Sir Peter J. Ratcliffe）和威廉·凯林（William G. Kaelin）共同获得诺贝尔生理学/医学奖。
二是坚定不移把安全生产放在首位，始终将预防重大事故放在高于一切、先于一切、重于一切的突出位置来谋划和推动，强化重大事故隐患整治，超前预判、超前防范安全生产中的重大风险隐患，凡出现重大安全隐患一律按事故进行调查处理。山西焦煤集团公司经理层领导，总部机关相关部门人员参加。
一是坚定不移贯彻落实年初职代会、工作会安排部署，围绕新焦煤第二个三步走决胜之年的各项战略目标，聚焦科技创新、产业升级、改革变革等重点工作，各经理层成员要主动领题、理清思路，明晰重点、细化措施，扎实推进各项工作开好局、起好步，为确保全年目标任务圆满完成打下良好基础。深刻吸取同行业安全生产事故教训，加强供电系统安全管理，强化关键配件、关键保护、关键设备三个关键的定期检查更换，认真开展预防性检修和应急演练。抓好特殊时期安全管理，加强复工复产安全验收，密切关注气候变化带来的影响，全力以赴做好全国两会期间安全生产工作。五是坚定不移加快推进重大项目，聚焦企业发展战略，积极研究政策，加强煤炭资源储备，增强企业可持续发展能力。强化井下设备设施安全管理，严把入口关，加强日常检测检验、检修维护和隐患排查治理。
正确认识安全和生产的辩证关系，按照省应急管理厅、国家矿山安监局山西局和省能源局下发的《关于开展煤矿三超和隐蔽工作面专项整治的通知》要求，全面排查，严禁超能力超强度超定员组织生产，决不允许出现隐蔽工作面。认真做好国务院安委办督导组反馈意见及移交问题整改工作，举一反三、立行立改。我们知道，血管遍布人体全身，包括面部。
另一方面是，DF数据集大约只有FF数据集的5%。研究人员介绍称，在这一过程中主要取得三个方面的进步：通过信号转换公式和实验，验证了利用生物信号的空间一致性和时间一致性检验视频真假的可行性。也就是说，假视频中显示的人不会表现出与真实视频中的人相似的心跳模式。研究人员将FF++的原始视频分割为60%训练，40%测试。
需要说明的是，表中所有实验都是在自建数据集DF（60%训练和40%的测试的分割）中进行的。更有意思的是，不同于常规检测法，该论文强调其利用的是生物信号——心跳。
提出了一种新的生物信号构造图，可用于训练神经网络进行真实性分类。Deepfake真是让人又爱又恨3）利用信号转换计算空间维度和时间维度的相关性，并在特征集和PPG映射中捕获信号特征并训练概率。一是与当前的深度学习解决方案和其他Deepfake检测器进行比较。
在这里空间维度指的是面部区域，时间维度指的是心跳频率。4）根据真实性概率对视频真假进行分类。实验结果如下：其中，Frame和Face表示分段精度，可以看出FakeCatcher最高，达到了87.62%。Deepfake心跳检测法这篇论文来自宾汉姆顿大学（Binghamton University）与英特尔（Intel）公司联合组成的研究团队。
而NeuralTextures本质上就是不同的生成模型。从跨模型评估结果来看，除了NeuralTextures，其他均得到了非常精确的预测。
该团队称，这款AI工具名为FakeCatcher，它可以通过检测心跳在面部产生的细微差别来区分视频真假。2）提取生物信号（PPG）。
也就是说，假视频中显示的人不会表现出与真实视频中的人相似的心跳模式。FakeCatcher比最好的架构还要高出8.85%。我们知道，血管遍布人体全身，包括面部。它在影视、娱乐等行业有着广泛的应用场景。奥巴马发表着与自己不相关的言论更重要的是，随着Deepfake技术的不断升级，这些伪造视频越来越难以分辨真假，对社会稳定构成了极大的威胁。据统计，社交网络中的Deepfake视频，96%涉及色情内容，观看用户数量已超过了1.3亿。
然后创建这些集合的四个副本，并从每个集合中删除特定模型生成的所有样本。另一方面是，DF数据集大约只有FF数据集的5%。
上半部分为真实视频，下半部分为Deepfake视频接下来，研究人员主要进行了两项实验验证。如下图：具体来说，FakeCatcher完整的检测过程如下：1）识别关键的人脸区域。
众所周知，基于深度学习模型的Deepfake软件，可以制造虚假的人脸视频或图像。Demir的意思是，通过读取PPG信号和增强技术，还原并放大其在面部所产生的微弱变化，以此判断视频的真假。
二是进行交叉数据集验证，分别包括DF、Celeb DF、FF、FF++和UADFV数据集。提出了一种新的生物信号构造图，可用于训练神经网络进行真实性分类。当心脏跳动时会带动全身的血液流动，流动的血液会在人脸表面产生细微的变化，而这种变化正是研究人员区分真假视频的关键。而近日，一篇刊登在IEEE PAMI（模式分析与机器智能汇刊）的论文声称，有新的方法能够识别Deepfake视频，准确率高达97.29%，而且还能够发现制造Deepfake背后的生成模型。
更有意思的是，不同于常规检测法，该论文强调其利用的是生物信号——心跳。简单来说，就是利用光率的脉动变化，折算成电信号，从而对应成心率。
如果是Deepfake视频，所产生的面部效果会非常不自然。这些结果再次验证了FakeCatcher可以高精度地检测假内容，而不依赖视频的生成器、内容、分辨率以及质量等指标。
需要说明的是，表中所有实验都是在自建数据集DF（60%训练和40%的测试的分割）中进行的。该项研究的前提假设是：生物信号是区分真假人脸的重要标识。
研究人员将FF++的原始视频分割为60%训练，40%测试。表中第1列，每个集合包含三个模型的600个真实视频和1800个假视频，以及一个模型的400个真实视频和400个假视频进行测试。此外，Deepfake也开始涉足政治领域，被用来伪造虚假政客言论，相关数据也在逐年增长。由此，论文最后得出结论称，基于生物信号的Deepfake视频检测器FakeCatcher，证明了生物信号的空间维度和时间维度的一致性在GAN-Rated内容中并没有得到很好的保持。
英特尔公司的资深研究科学家伊尔克·德米尔（Ilke Demir）介绍称，我们从脸部的不同部位提取几个PPG信号，并观察了这些信号在空间维度和时间维度上的一致性。这一原理与医学脉搏血氧仪，苹果手表以及可穿戴健身跟踪设备检测运动状态时的心跳信号类似。
Deepfake真是让人又爱又恨。此外，通过人脸取证实验并引入自建DF数据集中，对视频片段、视频的成对分离以及真实性分类方法进行评估，分别得到了99.39%，96%以及91.07%准确率。
在交叉数据集FF++中，每个原始视频包含四个合成视频，其中每个视频都使用不同的生成模型生成。该数据集包含了142个视频，有30 GB大小。
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