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增强性和替代性交流（AAC）系统通过提供可访问的表达和参与方式来支持严重沟通障碍的人至关重要。但是，许多常规的AAC设备依赖手动输入或基本预测功能，这可以限制沟通效率和响应能力。机器学习（ML）在AAC中的应用提供了新的机会来增强这些系统，从而使它们能够提供更快，更准确和上下文相关的沟通帮助。ML的进步，特别是在预测文本，语音识别和手势解释中，允许AAC系统更直观地适应用户需求，从而根据使用模式和多模式数据（例如语音和手势）预测意图。当前的研究强调了ML通过创建与单个用户行为保持一致的更响应迅速的个性化系统来解决AAC技术中的关键差距的潜力。本研究提出了一个新颖的ML框架，旨在整合这些功能，有望提高沟通速度，用户自主权和准确性。通过应对传统AAC设备的挑战和局限性，该研究旨在提高可访问的通信解决方案，以增强用户能力并改善生活质量。
气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型
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