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World File Search System视力
了解对视力受损的人的机器人导犬的期望
摘要 - 动体动物导盲犬通过以负担得起的成本提供对未经裁定的地形的普遍援助，具有增强盲人或视力障碍（BVI）个体的自主性和流动性的巨大潜力。然而，机器人导犬的设计仍未得到充实，尤其是在步态控制器，导航行为，相互作用方法和言语解释等系统方面。我们的研究通过与18位BVI参与者进行用户研究来解决这一差距，其中包括15位甘蔗用户和3名导向狗使用者。参与者与四倍体机器人进行了互动，并提供了定量和定性反馈。我们的研究揭示了几种设计含义，例如对基于学习的控制器和刚性手柄的偏爱，不对称速度，语义通信方法和解释性的逐渐转弯。这项研究还强调了自定义的重要性，以支持具有不同背景和偏好的用户以及电池寿命，维护和天气问题等实际问题。这些发现为机器人导犬的未来研究和开发提供了宝贵的见解和设计含义。索引术语 - 辅助设备，腿部机器人
使用机器对机器技术的平行操纵器开发人造视力
摘要：本研究着重于为灵活的Delta机器人机器人制定人工视觉系统，并将其与机器到机器（M2M）通信集成在一起，以优化实时设备的交互。这种集成旨在提高机器人系统的速度并提高其整体性能。在有限的空间中，人工视觉系统与M2M通信的拟议组合可以检测和识别具有高度准确性的目标，以定位，进一步定位以及进行制造过程，例如组装或零件的分类。在这项研究中，RGB图像用作Mask -R -CNN算法的输入数据，并且根据Delta Robot ARM原型的特征对结果进行处理。从Mask -R -CNN获得的数据适用于Delta机器人控制系统中，并提出了其独特的特征和定位要求。M2M技术使机器人组能够快速反应变化，例如移动对象或其位置变化，这对于分类和包装任务至关重要。该系统在接近实际的条件下进行了测试，以评估其性能和可靠性。
脑眼连接视力诊所俄克拉荷马城，俄克拉荷马州向我们的患者发出数据安全事件通知脑眼连接视力诊所（“Bra
Brain and Eye Connection Vision Clinic 俄克拉荷马城，OK 向我们的患者发出数据安全事件通知 Brain & Eye Connection Vision Clinic（“Brain & Eye”）致力于保护我们患者信息的机密性和安全性。遗憾的是，此通知是关于涉及部分信息的事件。2024 年 9 月 16 日，Brain & Eye 发现其计算机网络上存在异常活动。在立即调查异常活动后，Brain & Eye 确定它是勒索软件攻击的受害者。调查显示，攻击者从 2024 年 7 月 6 日开始获得了对 Brain & Eye 计算机网络的访问权。Brain & Eye 在意识到攻击后立即采取措施遏制攻击，并已能够恢复其系统并限制对其计算机网络的访问。由于攻击者可以访问 Brain & Eye 计算机网络上的一些不安全数据，Brain & Eye 得出结论，攻击者可能已获得对过去和当前患者的个人健康信息的未经授权的访问权。 Brain & Eye 已确定此次事件涉及的个人信息类型可能包括：全名、社会安全号码、地址、出生日期和医疗诊断。Brain & Eye 正在向信息被卷入此次安全事件的患者发送通知信。
网格注意力：提高大型视力模型的计算效率，而无需微调
Gridattn集成了提出的网格聚类模块，网格分配策略以及将网格恢复模块与常见的MHA相结合，以提高大型视力模型的计算效率并保持其性能，而无需重新训练或对其参数进行微调。我们对最近的高分辨率任务进行了广泛的实验，包括零摄像实例分割（SAM，Expedit-SAM），文本到图像生成（稳定扩散v2.1）和语义segmentation（segformer b0-b5）。实验表明：通过任何训练或微调，Gridattn将GFLOPS降低[4.6％，16.1％]和GPU推断潜伏期的范围[8.2％，21.4％]，同时达到等效性能（绩效偏见比率低于1％）。此外，提出的实验表明，Gridattn也可以从头开始训练，也可以通过微调的微调成本进行微调，从而大大提高了性能效率 - 折衷方案。作为建议，我们鼓励社区直接部署训练有素的变压器，对预先训练的训练训练，或从头开始训练新的变压器时，将社区合并。源代码将在https://github.com/pengyulpy/gridattn中发布。
盲视 大脑植入技术帮助盲人恢复视力
录制和播放视频？这个比喻很恰当，因为盲视旨在将摄像机捕捉到的图像并由计算机处理后直接发送到人脑中产生视觉的部分。生物视觉：光线通过眼睛的晶状体聚焦到视网膜上。视网膜中的细胞将光线转换成电信号。这些电信号传输到视神经，视神经将这些电信号传送到大脑的视觉皮层。视觉皮层将这些电信号处理成我们看到的图像。摄像机视频录制：光线通过摄像机镜头进入并聚焦到图像传感器（CCD 或 CMOS）上。传感器将光线转换成电信号。来自图像传感器的电信号由系统微芯片和电路处理。这包括调整曝光、白平衡和其他设置。处理后的图像数据被数字化并存储在摄像机的内存或外部存储设备上。 Neuralink 将使用摄像头和计算机处理器来创建 Blind-sight 直接传输到大脑视觉皮层的电信号。人眼记录图像的方式与相机不同。我们的大脑对周围的世界产生连续的感知，但这种感知不会以数据的形式存储。
第三只眼睛：基于AI的视力系统，用于使用深度学习
该项目的目的是设计和构建一个基于视觉的AI系统，该系统利用深度学习技术来帮助视力障碍和盲人。失去视野，家人，朋友和社会的个人都受到影响。完全的视力丧失或退化可能令人恐惧和压倒性，使那些受影响的人怀疑自己保持独立性，支付必要的医疗费用，保持工作并养家糊口。视力丧失具有深远的健康影响，超出了眼睛和视觉系统。跌倒，伤害和心理健康，认知，社会功能，就业和教育水平的恶化都与视力丧失有关。该项目旨在为使用最先进的深度学习技术提供基于视觉的解决方案。关键字：机器学习，深度学习，计算机视觉，面部识别，Google云视觉，分类，对象检测。
视觉谜语：大型视力和语言模型的常识性和世界知识挑战
想象一下，观察某人挠自己的手臂；要了解为什么，需要其他上下文。但是，在附近发现蚊子会立即为该人的不适感提供一个可能的解释，从而减轻了需要进一步信息的需求。此示例说明了微妙的视觉提示如何挑战我们的认知能力，并证明了解释视觉场景的复杂性。为了研究这些技能，我们提供了视觉谜语，这是一种基准测试，旨在测试需要常识和世界知识的视觉谜语的视觉和语言模型。基准包括400个视觉谜语，每个谜语都具有由各种文本到图像模型，问题，地面真相答案，文本提示和归因创建的独特图像。人类评估表明，现有模型显着落后于人类绩效，即精度为82％，Gemini-Pro-1.5以40％的精度领先。我们的基准包括自动评估任务，以使评估可扩展。这些发现强调了视觉谜语作为增强视觉和语言模型解释复杂视觉场景功能的宝贵资源的潜力。
海报：在自动驾驶系统中发现传感器 - 融合 - 视力攻击
摘要 - 结合了LiDAR和相机等备用器的多数传感器融合（MSF），它引起了人们的关注，以此作为对Lidar Spoofiff的对策，威胁着自动驾驶系统的安全性。但是，当前无国界医生实施的有效性尚未在实际的自主驾驶系统中彻底列出。在这项研究中，我们提出了一个初始框架，旨在基于开源自动驾驶软件AutoWare Universe和Awsim Simulator探索MSF的潜在漏洞。通过使用此框架进行的实验，我们证明了自动保健宇宙中的MSF实现也可能导致整个系统的危险状态，即使摄像机丢失了镜头点云，摄像机可以正确检测对象。此漏洞之所以出现，是因为相机信息仅限于点云聚集中的补充作用。我们的发现表明，自动保健宇宙中的MSF实施缺乏针对LiDAR SPOOFIFG FIFG攻击的能力，由于其结构上的限制。该框架可在以下网址获得：https：// gi thub.com/keio-csg/multi-sensor-defense-analysis-platform。
评估GPT-4视力在皮肤病学中的诊断和治疗建议功能
背景：医疗保健中人工智能（AI）的繁荣领域，尤其是GPT-4（例如GPT-4）的生成性预培训的变压器模型，预示了一个有前途的时代，尤其是在最近的GPT-4 Vision（GPT-4V）（GPT-4V）的出现中，是一种最先进的，是一种最先进的，一种具有多型的大型语言模型（LLM），能够处理图像和文本构图1。这种发展在皮肤病学中特别重要，这是一个固有地依赖于视觉数据的领域，以准确的诊断和治疗计划。在皮肤病学中使用美国医学许可检查（USMLE）问题对GPT模型的过去评估受到了限制，因为由于较早的GPT模型2,3，由于缺乏视觉功能，它们无法使用随附的图像。然而，随着GPT-4V的引入，有可能克服这一限制，开辟了新的途径，以进行更准确和全面的皮肤病学评估1。