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World File Search System为视障
社会科学 (代码 087) 示例问题...
注意：以下问题仅供视障考生回答，代替问题 10 问：“断裂的锁链”代表下列哪一个符号？ （A）自由。 （B）力量 （C）愿意缔造和平。 （D）英雄主义 11. 以下哪些因素对全球化进程贡献巨大？请选择正确的选项。 1. 跨国公司（MNCs）的扩张。 2. 信息和通信技术的进步。 3. 国有化和贸易壁垒。 4. 为工作和教育而进行的跨境人员流动。 选项： （A）语句 1 和 2 均合适。 （B）语句 1、2 和 3 均合适。 （C）语句 2、3 和 4 均合适 （D）只有语句 3 合适 选项： （A）语句 1 和 2 合适。 （B）语句 1、2 和 3 合适。 （C）陈述 2、3 和 4 均适当 （D）只有陈述 3 适当
人工智能驱动的视觉受损的人驱动的文本到触觉图形生成
摘要本研究介绍了使用双向和自动回归变压器（BART）和向量量化的变分自动编码器（VQ-VAE）的文本条件触觉图形生成模型的开发。该模型利用了潜在空间的修改组织，分为两个独立的组件：文本和图形。该研究通过使用自定义样本扩展培训数据集来解决触觉图形样本有限的挑战，从而增强了模型将文本信息转换为图形表示的能力。提出的方法改善了视障人士的触觉图形创建，从而在合成的触觉图形中提供了增加的可变性，可控性和质量。这一进步增强了包容性教育材料生产过程的技术和经济方面。
高效路径规划和边缘动态避障，确保 USV 安全航行
摘要 — 无人水面舰艇 (USV) 凭借其自主性优势被广泛应用于各个领域，而路径规划是实现自主性的关键技术。然而，单独使用全局路径规划无法避开移动障碍物，而单独使用局部路径规划可能陷入局部极小值而无法到达目标。因此，本文提出了动态目标人工势场 (DTAPF) 方法，以跟随 A* 算法生成的全局路径的动态点作为人工势场 (APF) 的目标点。此外，为了提高传统集中式路径规划方法的 USV 导航响应时间和安全性，我们提出了用于全局路径规划的边缘计算架构和偏移制导方法以避开移动障碍物并符合碰撞规则 (CORLEG)。实验结果表明，采用本文提出的方法，无人艇在存在移动障碍物的环境中能够以较高的概率（约99.4%）到达目标，与传统APF算法相比，在平均路径长度和平均航行时间几乎没有增加的情况下，碰撞概率降低了71%，且计算时延远低于本地计算，也低于云计算。
触觉简介
触觉是指触摸和相关感觉反馈的形式。该领域的研究人员致力于开发、测试和改进触觉和力反馈设备及支持软件，使用户能够感知（“感觉”）和操纵三维虚拟物体的形状、重量、表面纹理和温度等特征。除了对人类触觉的基本心理物理研究以及机器触觉问题（如碰撞检测、力反馈和触觉数据压缩）之外，研究人员还在应用领域开展研究，如手术模拟、医疗培训、科学可视化以及盲人和视障人士的辅助技术。设备如何模拟触觉？我们来考虑一下 SensAble Technologies 的一种设备。3 DOF（自由度）PHANToM 是一个小型机械臂，带有三个旋转关节，每个关节都连接到计算机控制的直流电动机。该设备的尖端连接到用户握住的触控笔上。通过发送适当的电压 -
电脑化认知训练是否可以改善轻度认知障碍老人的认知功能
摘要摘要形成临床提问，2050年1.32年将达到mci（MCI），被视为失智症的中间阶段的关键字、同义字、利用布林逻辑，以，以或作为交集、联集。透过，cochrane库，embase，cinahl以及以及以及等级。并采用2020版批判性评估技能计划，CASP RCT，SR清单为工具进行分析。三篇研究结果为工具进行分析。三篇研究结果，在给予电脑化认知训练后
为听障人士提供手势识别的人工智能生物传感系统
人工智能技术有潜力帮助聋哑人士交流。由于手势碎片化的复杂性和捕捉手势的不足，作者提出了一种基于 Deep SLR 的手语识别 (SLR) 系统和可穿戴表面肌电图 (sEMG) 生物传感设备，可将手语转换为印刷信息或语音，让人们更好地理解手语和手势。在前臂上安装了两个臂带，臂带上装有生物传感器和多通道 sEMG 传感器，可以很好地捕捉手臂和手指的动作。Deep SLR 在 Android 和 iOS 智能手机上进行了测试，并通过全面测试确定了它的实用性。Sign Speaker 在用智能手机和智能手表识别双手手势方面存在相当大的局限性。为了解决这些问题，本研究提出了一种新的实时端到端 SLR 方法。连续句子识别的平均单词错误率为 9.6%，检测信号并识别一个包含六个手势词的句子需要不到 0.9 秒的时间，证明了 Deep SLR 的识别能力。