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盲文触觉音频设备的可用性评估 (...
通才特殊需求专业 摘要 本研究调查了对 BTAD（盲文触觉音频设备）的物理属性、声音重量、质地和可学习性的评估。该研究采用描述性研究设计，彻底检查了 BTAD 的可用性。来自菲律宾宿务的九名特意挑选的参与者分别使用 BTAD 并使用研究人员开发的问卷对其进行了评估。分析揭示了六个主要主题：对 BTAD 物理属性的肯定观察、对其物理特性的否定观察、音量放大、BTAD 的便携性、质地一致性和易于操作。研究结果表明，用户对 BTAD 的满意度和改进领域参差不齐，尤其突出了音量问题，这对于依赖听觉提示的视障人士至关重要。因此，该研究建议提高设备的音量和耐用性。敦促未来的研究人员考虑用户反馈并优先考虑建议的改进，以开发更精致、功能更强大的 BTAD。关键词：BTAD、盲文触觉音频设备、可用性评估、描述性研究、视障、听觉提示、音量增强、设备耐用性。引言对于盲人来说，学习盲文阅读和书写与印刷品识字对于视力正常的人来说一样重要。盲文识字开辟了一个学习、休闲和就业机会的世界。儿童必须直接从经过认证的教师那里学习如何用盲文阅读和书写，这些教师意识到盲文在培养识字能力方面的重要性。大多数学习者从视障学生 (TVI) 的指导老师那里接受盲文指导，并得到通常只习惯于印刷品的教师的支持。学习盲文的学生面临的最大挑战之一是能否充分使用 TVI。盲文识字率低：世界各地都有视障人士。然而，只有少数人能够接触到盲文技术和教育。基于 RM Sheffield 的研究。例如，1992 年，美国教育部在一封概述其最终资助目标的信中指出，阅读盲文的学生比例正在下降。1965 年，所有盲人和视障学生中 48% 是盲文读者。到 1989 年，这一比例已降至 12%（第 14289 页）。文章强调了盲人和视障人士盲文识字率下降的惊人趋势。此外，传统盲文学习的有效指导也存在障碍。为了应对这些挑战，本研究试图全面评估盲文触觉音频设备
基于原型的神经网络，用于图像异常检测和定位
图像异常检测和定位不仅执行图像水平异常分类，还可以定位像素级异常区域。最近，由于其在各个领域的广泛应用，因此受到了很多研究的关注。本文提出了原型，这是一种基于原型的神经网络，用于图像异常检测和定位。首先，普通图像的贴片特征是通过对自然图像预先训练的深网进行提取的。然后，通过非参数聚类来学习北斑特征的原型。最后，我们通过将特征提取网络附加到具有L 2特征正常ization，1×1卷积层，通道最大 - 功能和减法操作的特征提取网络来构建图像异常定位网络（PITOAD）。我们将原型用作1×1卷积层的内核；因此，我们的神经网络不需要训练阶段，并且可以以端到端的方式进行异常检测和定位。对两个挑战的工业异常检测数据集MVTEC AD和BTAD进行了广泛的实验，这表明，原始AD达到了具有较高推理速度的最先进方法的竞争性能。源代码可在以下网址获得：https：//github.com/98chao/protoad。
学习仅使用一个正常图像提示
摘要。使用自我发明变压器的无监督重建网络已通过单个模型实现了多级（统一）异常检测的最新性能。然而，这些自我注意重建模型主要基于目标特征，这可能会导致正常和异常特征的完美重建，这是由于与上下文的高度一致性，从而导致异常发生故障。此外，由于在低空间分辨率潜在的潜在空间中进行重建，这些模型通常会产生不准确的异常分割。为了使重建模型具有高效率，同时增强其对统一异常探测的概括，我们提出了一种简单而有效的方法，可以重建正常功能并仅使用一个正常图像提示（ONENIP）恢复异常功能。与以前的工作相比，Onenip首次仅用一个正常图像提示重建或恢复异常，从而有效地增强了统一的异常检测性能。此外，我们提出了一种有监督的炼油厂，该炼油厂通过使用实际正常和合成的异常图像来回归构造错误，从而显着改善了像素级异常分割。ONENIP优于三个行业异常脱轨基准的先前方法：MVTEC，BTAD和VISA。