XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System拇指
“使用机器学习的拇指指纹的血型预测”项目提出了一种开创性的，无创的方法来确定blo
这项创新的核心在于在用已知血型标记的指纹图像数据集上训练基于CNN的模型。通过此过程，该模型学会了识别不同血型独有的微妙而复杂的模式。一旦受过训练，该系统就可以根据具有高度准确性的新指纹图像来预测血型。这种新颖的技术有望有一系列优势，尤其是在医疗紧急情况以及资源不足的地方，可以使用实验室设施。通过提供快速准确的血型预测，该系统减少了对侵入性程序的依赖，并加快了诊断过程的速度，这在挽救生命的情况下可能至关重要。除了其临床应用外，该项目还提供了巨大的潜力，可以集成到常规的健康筛查中，从而促进了更积极的医疗保健方法。作为迈向AI驱动的生物识别诊断的一步，它体现了机器学习如何彻底改变医疗实践，使诊断更快，更容易访问和侵入性更少。该项目强调了人工智能在进行医疗保健方面的变革性作用，尤其是在可能缺乏常规医疗基础设施的地区。
用机器人第三拇指弹钢琴
图。1。钢琴弹奏任务设置。（a）SR3T的顶视图渲染，显示水平运动DOF和相关电动机。（b）SR3T的侧视图渲染，显示垂直运动DOF和相关电动机。（c）第一度自由度（DOF）的SR3T控制界面的顶视图渲染；参与者使用其右脚通过脚在脚上的惯性测量单元（IMU）捕获SR3T的运动。（d）第二DOF的SR3T控制接口的侧视图渲染。（e）在球体上投射的人拇指终点的工作表面与（f）（f）在球体上投射的SR3T端点的工作表面进行比较 - 增强人类的工作表面范围（请参阅方法）。（g，h）无约束的飞行员实验的顶部和侧视图：一位经验丰富的钢琴演奏者在佩戴和使用SR3T时自由锻炼钢琴，在使用后的1小时内有效地弹奏11个指钢琴。（i）系统实验：使用右手的5个手指加上左手食指（LHIF）和（J）使用SR3T弹奏序列。（k）参与者使用SR3T扮演在其前面显示器上显示的音符顺序。