XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System盲视
人工智能驱动的移动应用程序帮助视障人士
摘要：本文介绍了一款由人工智能 (AI) 技术支持的创新移动应用程序，旨在显著改善视障人士的日常生活。该应用程序集成了对象识别、颜色识别、离线功能、纸币识别、条形码读取、文本阅读器等高级功能。这些功能共同为用户提供了有关其周围环境的实时信息，促进了安全和独立，实现了安全的金融交易，并增强了整体可访问性。人工智能算法的集成确保了准确高效的性能，使该应用程序成为改善生活质量和促进视障人士包容性的宝贵工具。这项研究展示了人工智能驱动的解决方案在解决可访问性挑战和培养不同用户群体独立性方面的潜力，为辅助技术领域做出了贡献。关键词：- 人工智能、移动应用、可访问性、辅助技术、颜色识别、离线功能、对象识别、纸币识别、条形码阅读器、文本阅读器、基于语音的导航。
杭州海康威视数字技术股份有限公司2020年度...
报告期内，公司经营范围未发生变化。公司经营范围为：电子产品（包括防爆电气产品、通讯设备及相关附属设备、多媒体设备、传输及显示设备）、消防及监控产品、大数据及物联网软硬件产品、飞行器、机器人、智能装备及智能系统、实时通讯系统、汽车零部件及附件、汽车电信号设备、服务器及配套软硬件产品的研究开发及生产；销售自产产品；提供技术服务、电子技术咨询服务、培训服务（不含组织培训）、电子设备安装；电气工程、智能系统工程的设计、施工及维护。（国家禁止和限制经营项目除外，涉及具体强制性许可证件的除外）（须按照项目核准，经相关部门批准方可经营）
神经纤维瘤病1型相关的视途径胶质瘤
摘要。- 1型神经纤维瘤病（NF1）是一种常染色体显性遗传疾病，其性疾病的风险增加，患有多种良性和恶性肿瘤。少年至20％的NF1儿童在7岁之前被诊断出患有视神经胶质瘤（NF1-OPG），其中超过一半的视觉下降。目前，在受NF1-OPG影响的受试者中，尚无有效的治疗可预防，恢复甚至稳定视力丧失。本文旨在回顾最近在临床前和临床环境中评估的主要新兴药理方法。我们对embase，PubMed和Scopus数据库进行了搜索，以识别有关NF1-OPG的文章及其治疗的文章，直到2022年7月1日。分析文章的参考列表也被认为是文献信息的来源。要搜索和分析所有相关的英语艺术品，以下关键字用于各种组合：神经纤维瘤病1型，视觉途径胶质瘤，化学疗法，精密医学，MEK抑制剂，VEGF，VEGF，神经生长因子。在过去的十年中，基础研究以及与NF1相关的OPG的基因工程小鼠模型的开发揭示了未疾病的细胞和分子机制，并激发了几种化合物的动物和人类测试。一项研究线的重点是抑制MTOR，MTOR是一种控制蛋白质的蛋白激酶，蛋白质合成速率和细胞促进性，该蛋白质合成速率和细胞杂质在肿瘤细胞中高度表达。在临床试验中已经测试了几个MTOR阻滞剂，最近的试验使用了口服Everolimus，结果令人鼓舞。不同的策略旨在恢复肿瘤星形胶质细胞和非肿瘤性神经的营地水平，因为降低了细胞内营地水平有助于OPG生长，并且更重要的是 -
矩阵效应在LC-MS/MS的视图中：概述
摘要尽管它们具有巨大的效用和扩散，但大气压电离质谱技术仍受到称为矩阵效应（ME）的相关缺点。这些效应可以在基质依赖性信号抑制或增强中总结，这可能会导致错误的定量结果。由于矩阵中存在的干扰化合物，可以修改最重要的方法参数以及线性，精度和精度。如果不对我进行彻底评估，则不能接受验证方法，也不能解决最小化或纠正其影响的可能策略。矩阵效应是由影响目标分析物电离效率的残留矩阵组件共同阐明，并可能导致错误的结果。矩阵效果，即离子抑制或离子增强，在液相色谱 - 质谱法（LC-MS）中是众所周知的现象。它们可能是由各种起源的化合物引起的。由于矩阵效应可能对重要方法性能参数产生负面影响，因此必须在方法开发/验证期间对其进行测试和评估。这可以通过后柱输注方法或通过与分析物峰值的空白样品提取物的信号进行比较。在可能的情况下，应通过优化色谱条件来减少或消除基质效应，从而改善样品清理和/或通过更改所采用的电离类型。在本文中，我们专注于LC-MS/MS的矩阵效应的详细描述。
T-1 退伍军人事务部 VHA 指令 1174 ...
5. 撤销：VHA 手册 1173.05《盲人和视障人士辅助器具》，日期为 2008 年 10 月 27 日；VHA 手册 1174.01《盲人康复门诊专家计划程序》，日期为 2016 年 2 月 19 日；VHA 手册 1174.02《盲人康复服务国家计划顾问程序》，日期为 2015 年 9 月 6 日；VHA 手册 1174.03《视力障碍服务团队计划程序》，日期为 2009 年 11 月 5 日；VHA 手册 1174.04《盲人康复中心计划程序》，日期为 2009 年 12 月 2 日；VHA 手册 1174.05《门诊盲人和视力康复诊所程序》，日期为 2011 年 7 月 1 日； 2009 年 10 月 6 日颁布的 VHA 指令 2009-049《可听处方阅读设备》以及 2011 年 12 月 7 日颁布的 VHA 指令 2011-040《转诊至住院盲人康复中心以及计算入院前等候时间》均被撤销。
了解辅助技术对盲人和视力障碍人士的社会心理影响：
方法：审查将包括 2019 年至 2024 年期间以英文发表的主要研究，重点关注辅助技术对盲人和视力不佳者的社会心理结果。符合条件的研究将涉及各个年龄段和各种环境下的盲人和部分失明参与者，研究心理（例如情绪健康、自尊）和社会结果（例如社会参与、支持）。将在七个电子研究数据库中进行搜索：CINAHL（EBSCO）、PsycINFO（EBSCO）、ACM 数字图书馆、IEEE Xplore、Scopus、Web of Science 和 Google Scholar（前 100 条记录）。研究将根据预定义的资格标准进行筛选和选择，数据提取将重点关注出版细节、研究设计、人口特征、辅助技术类型和心理社会影响。结果将使用描述性统计数据、图表和叙述综合进行总结。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。
使用同步 EEG-fMRI 分离面部感知中意识和任务相关性的神经关联
当前的视觉意识理论对于视觉意识是在感觉脑区处理的早期阶段出现，还是在广泛的额顶叶网络参与之后出现，存在分歧。此外，将意识感知与任务相关的后知觉过程（如报告）区分开来，并整合不同神经科学方法的结果，仍然是持续的挑战。本研究使用同步 EEG-fMRI 和特定的无意视盲范式解决了这些问题，该范式在女性和男性人类参与者中有三个物理上相同的阶段。在第 1 阶段，参与者执行了一项干扰任务，在此任务中，面部线条画和控制刺激被集中呈现。虽然一些参与者在第 1 阶段自发地注意到了面孔，但其他人仍然处于无意视盲状态。在第 2 阶段，所有参与者都知道与任务无关的面孔，但继续干扰任务。在第 3 阶段，面孔变得与任务相关。大脑反应的贝叶斯分析表明，有意识的面部感知与梭状回（fMRI）以及 N170 和视觉意识负波（EEG）的激活最为密切相关。枕叶和前额叶皮质（fMRI）显示出较小的意识效应。另一方面，与任务相关的面部处理导致枕颞、额顶和注意力网络（fMRI）强烈、广泛的激活。在 EEG 中，它增强了早期的负波并引发了明显的 P3b 成分。总体而言，我们提供的证据表明，有意识的视觉感知与刺激特定感觉大脑区域的早期处理有关，但可能还涉及前额叶皮质。相比之下，广泛大脑网络和 P3b 的强烈激活更有可能与任务相关过程有关。
人工智能助力盲人和残障人士打造无障碍厨房
摘要 — 本项目旨在通过集成先进的硬件和软件技术，为视障人士提供安全独立的厨房导航。硬件模块采用 ESP32 微控制器，并集成了多个安全组件。温度传感器监测食物或烹饪食材的热量，并通过语音提醒是否适合食用。气体传感器通过检测泄漏并自动触发气缸旋钮关闭机制来确保安全。火灾探测由专用传感器管理，该传感器在紧急情况下会激活蜂鸣器。称重传感器用于测量物品的重量，当重量低于预设阈值时，系统会发出语音提示，通知用户重新加料。这些功能共同确保了安全便捷的烹饪环境，并根据视障用户的需求量身定制。在软件方面，该系统采用先进的人工智能驱动技术，进一步协助用户。图像转文本技术可以识别和发音包装上标注的成分名称，从而无需进行视觉识别。此外，基于 YOLOv5 的物体检测算法可以识别各种厨房食材、蔬菜和水果，并提供实时语音反馈，从而提升可用性。智能传感器与机器学习算法的结合，打造出强大且用户友好的解决方案，提升了用户的独立性和安全性。这款创新系统弥合了无障碍功能与科技之间的差距，使用户能够轻松自信地完成厨房任务。关键词：无障碍功能、ESP32、AI 驱动的厨房助手、温度检测、气体传感器、火灾探测、称重传感器、图像转文本、YOLOv5、物体检测、语音输出、视障人士支持、实时协助、智能厨房、安全监控。
带视频率的视网膜电子纸45,000像素每英寸
摘要：随着对沉浸式体验的需求的增长，显示器的大小和更高的分辨率越来越接近眼睛。但是，缩小像素发射器降低了强度，使其更难感知。电子纸利用环境光进行可见性，无论像素大小如何，都可以保持光学对比度，但无法实现高分辨率。我们显示了由WO 3纳米散件组成的大小至〜560 nm的电气可调节元像素，当显示大小与瞳孔直径匹配时，可以在视网膜上进行一对一的像素 - 示波器映射，我们将其称为视网膜电子纸。我们的技术还支持视频显示（25 Hz），高反射率（〜80％）和光学对比度（〜50％），这将有助于创建最终的虚拟现实显示。主要文本：从电影屏幕和电视到智能手机以及虚拟现实（VR）耳机，显示器逐渐越来越靠近人眼，具有较小的尺寸和更高的分辨率。随着展示技术的进步，出现了一个基本问题：显示大小和分辨率的最终限制是什么？如图1a，为了获得最沉浸和最佳的视觉体验，该显示应与人瞳孔的尺寸紧密匹配，每个像素与视网膜中的光感受器单元相对应。人类视网膜包含约1.2亿光感受器细胞。假设瞳孔直径为8毫米，理想的像素大小为〜650 nm，导致分辨率约为每英寸40,000像素（PPI）。随着像素尺寸收缩，主流发射显示器正在接近其物理极限。这个理论像素大小接近人眼的分辨率极限，代表了显示技术的最终边界，我们将其命名为“视网膜”显示。较小的像素尺寸降低了发射极尺寸，从而导致亮度显着下降，从而使它们越来越难以通过肉眼感知（1，2）。当前，市售的智能手机显示像素通常约为60×60μm²（〜450 ppi），比最终视网膜显示所需的理论尺寸大约10,000倍。已经在这个规模上，肉眼很难感知，尤其是在