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World File Search System视力
MVP基础：大型视力语言模型能否像人类一样进行多层次的视觉感知？
为了研究LVLMS和人类之间的感知差距，我们引入了MVP-Bench，这是第一个视觉语言基准系统地评估LVLMS的低水平和高级视觉感知。我们在自然图像和合成图像上结构MVP基础，以研究操纵的结合如何影响模型感知。使用MVP-Bench，我们诊断了10个开源的视觉感知和2个封闭源LVLM，表明高级感知任务显着挑战了现有的LVLM。“ gpt-4O”状态仅在“是/否”问题上仅能达到56％的准确性，而低水平场景中的准确性为74％。此外，自然图像和操纵图像之间的性能差距表明，当前的LVLM并不像人类那样理解合成图像的视觉语义。我们的数据和代码可在https://github.com/guanzhenli/mvp-bench上公开获取。
LASIK 和其他眼科手术中的人工智能 (AI) 将视力结果提升到新的水平
除了筛查屈光手术外，AI 还用于确保每种手术结果的准确性和可预测性。部署了严格的软件引擎来整合众多患者特定因素，例如年龄、处方、角膜和其他眼部特征以及环境因素，例如手术室的温度和湿度。通过这种整合，AI 可以生成指导治疗计划的公式。例如，对于 LASIK 和 PRK，AI 生成的公式可以指导每位患者每只眼睛的激光编程。对于晶状体植入手术，例如 EVO ICL 和 RLE，AI 可用于计算晶状体植入度数。将术后结果分析并输入 AI 软件，可以改进深度学习电路，优化未来的性能。
姑息放射治疗可保留复发性、难治性基底细胞癌患者的视力
本病例讨论了一名 85 岁患者，该患者既往有白内障病史，导致右眼视力严重受损，并因右太阳穴基底细胞癌 (BCC) 及其局部复发而多次接受手术（2010 年局部广泛切除；2017 年再次切除并用皮肤移植重建），患者出现皮肤肿瘤进行性生长和扩散。检查后发现，表面有一块不规则的红斑，有多个溃疡（最大的一个位于左太阳穴，尺寸为 4×3 厘米）。病变从一个太阳穴延伸到另一个太阳穴，穿过前额，沿着手术皮肤移植的边缘，侵入左上眼睑，一个突出的肿块延伸出眼眶。对最大的溃疡进行皮肤活检显示为浸润性亚型基底细胞癌，并有骨质侵袭区域。鉴于临床情况困难、解剖位置复杂以及手术可能引起的并发症，经过全面评估后，患者被认为适合接受放射治疗。患者对治疗表现出良好的耐受性，局部治疗轻微放射性皮炎，并取得了令人满意的治疗反应。临床和放射学评估显示病变大小明显缩小，无明显毒性，左眼视力保留。本病例突出了姑息放射治疗在上面部复发性巨大基底细胞癌并侵袭到眼眶的患者中的成功应用，在手术或全身治疗不可行的情况下实现了视力保留。放射治疗正在成为具有挑战性的解剖位置复发性基底细胞癌的一种有价值的治疗选择。然而，仔细监测和严格的治疗计划对于实现良好结果并尽量减少副作用至关重要。
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
信息技术的概念，用于确保视力受损的人访问艺术对象
摘要当前的挑战是通过开发信息技术来确保视障人士对艺术对象的可访问性，从而将2D图像转换为3D模型并在盲文中为其生成描述。盲人的大脑能够将触觉信息转换为视觉图像，因此使用3D建模和3D打印技术创建的触觉绘画将使盲人用指尖“看到”艺术杰作。The variable height of volumetric elements when creating tactile graphics for blind people can effectively and intuitively transmit various types of information, so when developing information technology for ensuring accessibility to art objects for the visually impaired persons, an important and urgent task is to recognize a 2D image and its 3D modeling (building up the relief to obtain an image of a three- dimensional object, as well as a mathematical model that describes the structure of the object, the location of它在空间上的观点，以及对象表面的数学描述）。对2D图像识别的已知方法和工具的分析及其3D建模表明，目前，3D模型中渲染艺术对象（绘画）的方法和工具当前不发达。提出的信息技术，用于确保视力障碍者自动化的艺术对象的可访问性（为了简化实现），将2D图片转换为其3D模型，准备在3D打印机上打印，还可以在Braille中生成图片的描述，准备在Typhlloprinter上打印。
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。
vigafydetm（vigabatrin）口服解决方案-AccessData.fda.gov
警告：永久视力丧失•Vigafyde会导致永久性双侧同心视野收缩，包括可能导致残疾的隧道视力。在某些情况下，Vigafyde还会损坏中央视网膜并可能降低视力[请参见警告和预防措施（5.1）]。•Vigafyde的视力丧失发作是不可预测的，即使在几个月或几年后，也可以在开始治疗或开始治疗后的任何时间内发生。•Vigafyde的视力丧失症状不太可能被患者或护理人员认识到视力丧失是严重的。视力丧失严重程度的视力虽然经常被患者或看护人识别，但仍可能会对功能产生不利影响。•随着剂量和累积暴露的增加，视力丧失的风险会增加，但是没有剂量或暴露不存在视力丧失的风险。•建议在基线时（在开始Vigafyde后4周内不晚），至少在治疗期间每3个月，在停止治疗后约3至6个月。•一旦检测到，由于Vigafyde引起的视力损失是不可逆的。预计，即使经常进行监测，一些患者也会造成严重的视力丧失。•如果记录了视力丧失，请考虑停用药物，平衡利益和风险。•只要使用Vigafyde，新的或恶化的视力损失的风险就会持续下去。尽管停止了Vigafyde，视力丧失可能会恶化。应定期重新评估患者对vigafyde的反应和持续需求。•由于视力丧失的风险，应从婴儿痉挛的患者中撤回Vigafyde，这些患者在开始后的2-4周内未能显示出可观的临床益处，或者如果治疗失败变得明显。•除非治疗的好处明显超过风险，否则不应将Vigafyde用于其他类型的不可逆视力丧失或高风险的患者。•vigafyde不应与其他与严重不良眼科作用有关的药物（例如视网膜病变或青光眼）使用，除非益处明显大于风险。•使用与临床目标一致的最低剂量和最短的vigafyde [参见剂量和给药（2.1）]。
Fidelis Care：基本计划 1 Plus 视力和牙科保险，适用于：个人/家庭 | 计划类型：HMO
福利和承保范围摘要 (SBC) 文件将帮助您选择健康计划。SBC 向您展示您和计划如何分担承保医疗服务的费用。注意：有关此计划费用（称为月保费）的信息将另行提供。这只是一份摘要。有关您的承保范围的更多信息，或要获取完整的承保条款副本，请访问 www.fideliscare.org 或致电 1-888-FIDELIS (1-888-343-3547)。有关常用术语的一般定义，例如允许金额、余额账单、共同保险、共付额、免赔额、提供商或其他带下划线的术语，请参阅词汇表。您可以在 www.fideliscare.org 查看词汇表，或致电 1-888-FIDELIS (1-888-343-3547) 索取副本。
1像素相机可以走多远？使用光感受器和计算设计的视觉形态解决视力任务
1。简单的视觉传感器在求解视觉任务方面有多有效？2。他们的设计在有效性中扮演什么角色？我们探索具有低至一对一像素的分辨率的简单传感器，代表单个光感受器。首先，我们证明，只有几个光感受器就足以求解不同的vi-sion任务，例如视觉导航和连续控制，即相当好，即，其性能明显优于盲人代理，并与高分辨率摄像头相当。第二，我们表明这些简单的视觉传感器的设计在提供有用信息并成功解决这些任务的能力中起着至关重要的作用。为了找到一个表现出色的设计，我们提出了一种计算设计优化算法，并评估了其在不同任务和域之间的有效性，显示出令人鼓舞的结果。最后，我们进行了一项人类调查，以评估人类手动手动设计的直觉设计的有效性，这表明在大多数情况下，计算设计的设计是最好的设计之一。