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保持教育可访问和结束Covid-19 ...
该文档计划于20125年2月20日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-02931上在线获取，并在https://govinfo.gov
附录E：可访问娱乐的资金机会
小型改造项目的数量是大小从100,000美元到$ 249,999的总合格费用不等的项目。中型改造项目的规模从250,000美元到2,999,999美元不等。预定的竞争摄入量是为加拿大大型改造和新建筑物的竞争摄入量。大型改造项目的大小从$ 3,000,000到$ 25,000,000*的总合格费用不等。新的构建项目是大小从300万美元到$ 25,000,000*的总合格费用不等的项目。描述绿色和包容性社区建筑（GICB）计划是一项基于国家功绩的计划，目的是改善加拿大社区中社区建筑的可用性和条件，他们经历了更高的需求，目前服务不足。同时，该计划有助于刺激经济，同时创造良好的工作机会并符合加拿大加强气候计划的目标。小型项目的截止日期持续摄入；大型项目计划于7月进行摄入。更多信息
swasthya pahal（所有人的健康）使用可持续的，多环境，可访问，负担得起，可负担，可偿还和量身定制的信息学框架
背景：非传染性疾病（NCD）需要更长的护理，为此，医疗保健系统必须获得技术先进的解决方案以增强患者护理。Swasthya Pahal（所有人的健康）是一种创新，互动，多语言，独立的，基于互联网的计算机程序，旨在改善NCD的自我管理。目的：本研究旨在通过确定Swasthya Pahal计划在医院和社区环境中在Chennai，Tamil Nadu的农村和城市环境中确定慢性NCD（糖尿病，高血压，高胆固醇和肥胖）的自我管理。可以通过使用便携式健康信息信息亭来实现入学的个人的风险因素概况，并增强其对NCD的自我管理，该信息使用可持续，多环境，可访问，可访问，负担得起，可偿还，可偿还和量身定制（SMAART）模型。方法：将对来自泰米尔纳德邦钦奈的农村地区（n = 1400）和城市地区（n = 1400）和城市地区（n = 1400）的2800名个人的方便样本进行定量研究。将收集有关社会人口统计学，健康行为和临床状况以及知识，态度和实践的数据。将测量体重，血压和随机血糖水平等客观评估。此外，还将确定Swasthya Pahal计划的有用性，接受和有效性。结果：将使用描述性分析来汇总结果。国际注册报告标识符（IRRID）：PRR1-10.2196/39950将进行适当的双变量和多变量回归分析，以确定Swasthya Pahal在更广泛的环境中有用，接受和有效性的结果变量的预测指标。所有分析将使用SAS（版本9.1； SAS Institute）进行，结果将报告为95％CI值，P <.05。结论：该研究提议通过基于SMAART信息学框架的Swasthya Pahal计划的实施来增强农村和城市社区环境中NCD的自我管理。这项研究旨在了解swasthya pahal在城市和农村环境中各种各样的人群中的实施，可接受性和可用性。
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。
GAO-25-107651，无障碍版本，人工智能：生成式人工智能训练、开发和部署注意事项
生成式人工智能 (AI) 可以根据用户的提示创建文本、图像、音频或视频等内容。生成式人工智能与其他人工智能系统的不同之处在于，它能够生成新颖的内容，需要大量的数据进行训练，并且其模型的规模和复杂性更高。商业开发人员已经创建了各种各样的生成式人工智能模型，这些模型可以生成文本、代码、图像和视频输出，以及增强现有产品或支持模型定制开发和改进的产品和服务。生成式人工智能的使用呈爆炸式增长，一位商业开发人员表示，其一种模型的每周活跃用户已超过 2 亿。生成式人工智能技术的商业开发迅速加速，业界不断更新模型，增加新特性和能力。然而，一些利益相关者对模型使用训练数据以及产生有害输出的可能性提出了信任、安全和隐私方面的担忧。
引用：Overney、Cassandra、Saldías、Belén、Dimitrakopoulou、Dimitra 和 Roy、Deb。2024 年。“SenseMate：一种用于定性数据分析的可访问且适合初学者的人机交互平台。”
社区组织在利用定性数据分析或意义建构的力量来理解其选民提出的不同观点和需求方面面临挑战。意义建构最耗时且乏味的部分之一是定性编码，即在大量非结构化的社区输入语料库中识别主题的过程。定性编码的挑战是实现高编码者之间的可靠性，尤其是在专家和初学者意义建构者之间。在这项工作中，我们介绍了 SenseMate，这是一种旨在帮助定性编码的新型人机交互系统。SenseMate 利用理性提取模型，这是一种新的机器学习策略来半自动化意义建构，它可以产生主题建议和人类可解释的解释。这些模型是在波士顿人生活经历的数据集上进行训练的，该数据集由专家意义建构者对主题进行了注释。我们通过一个以人为本的迭代设计过程将理性提取模型集成到 SenseMate 中，该过程围绕从广泛的文献综述中得出的四个关键设计原则展开。设计过程包括三次迭代，并不断得到来自社区组织的七名人员的反馈。通过一项涉及 180 名新手感知者的在线实验，我们旨在确定人工智能生成的建议和原理是否会减少编码时间、提高编码者之间的可靠性（即 Cohen 的 kappa 值），并尽量减少新手和专家编码决策之间的差异（即参与者答案的 F 分数与专家金标签的比较）。我们发现，虽然模型建议和解释使每个分析单位的编码时间增加了 49 秒，但它们使编码者之间的可靠性提高了 29%，编码 F 分数提高了 10%。关于 SenseMate 设计的有效性，参与者报告说该平台通常易于使用。总之，Sensemate (1) 是为没有技术背景的初学者感知者构建的，这是先前工作不关注的用户群，(2) 实现原理提取模型来推荐主题并生成解释，这比大型语言模型更具优势
Natalia Díaz-Rodríguez、Galena Pisoni。通过可解释的人工智能实现可访问的文化遗产。PATCH 2020 - 第 11 届个性化访问文化遗产研讨会，2020 年 7 月，意大利热那亚/虚拟。hal-02864501
值得信赖的人工智能道德准则倡导更具包容性的人工智能技术。可解释人工智能 (XAI) 旨在使最先进的不透明模型更加透明，并捍卫以合理解释为基础的人工智能结果，即以非技术用户为目标的解释。XAI 和负责任的人工智能原则捍卫了这样一个事实，即受众专业知识应该包括在可解释人工智能系统的评估中。然而，人工智能尚未覆盖所有公众和受众，其中一些可能最需要它。文化遗产是可访问性没有受到最新人工智能进展太大影响的领域的一个例子。我们建议将少数民族作为最新 XAI 技术的特殊用户和评估者。为了定义协作和改善用户体验的催化场景，我们提出了一些挑战和研究问题，这些挑战和问题尚未由可能参与这种协同作用的最新 AI 模型解决。
GAO-25-106748，无障碍版本，清洁能源：新能源部办公室应采取措施改善绩效管理和劳动力规划
授予谈判。在我们 2021 年的报告中，我们报告称，由于 DOE 希望尽快开始支出资金，因此 DOE 使用加快的时间框架来谈判一些项目（不到 3 个月，而不是长达一年）。8 我们发现这些行动降低了 DOE 识别和减轻技术和财务风险的能力。我们建议未来的碳捕获和储存示范在签订合作协议之前留出足够的时间进行谈判。根据 OCED 的选择和授予公告，截至 2024 年 10 月，区域清洁氢中心和碳捕获项目的奖项从项目选择到授予的时间约为 7 个月到 13 个月。我们采访的四位 OCED 入选者发现，延长的谈判时间给他们的预算和计划带来了一些挑战。然而，据入选者称，OCED 一直对入选者的担忧作出回应，并在整个谈判过程中提供了最新情况，包括最终确定奖项的时间框架。
（2024 年 11 月 19 日）日本无障碍旅游：期望与现实——来自 35 个国家/地区的 221 名海外残疾游客的见解
我在日本住了大约 2 年，发现日本比法国好得多，因为可以独自乘坐火车。但是，生活条件并不好。最初几周我住在一家旅馆，尽管网站上说“无障碍”，但没有电梯，我甚至不能洗澡。“夜生活”（俱乐部、酒吧、居酒屋、卡拉 OK 等）也不太方便，所以我几乎不能出去。