XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBlind
人工智能中的人机交互为盲人和视力障碍者服务：解释性文献综述基础
作者：M Jeanneret Medina · 2022 · 被引用 3 次 — 人工智能和机器学习的兴起引领了智能交互系统的新兴领域。此类技术......
晶体管微型化对量子的影响...
摘要 - SightSense AI代表着一种开创性的创新，旨在通过提供先进的导航能力来增强视障人士的独立性。杠杆率Yolov4的功能以识别对象识别，再加上Python文本到语音（PYTTSX3）技术，SightSensense AI为用户提供了实时的听觉反馈，使他们能够导航和更有效地了解周围的环境。除了基本的对象识别之外，SightSense AI是全面的旅行伴侣，促进了导航和探索不熟悉的环境。它擅长帮助用户安全地浏览繁忙的十字路口，读取标志和识别货币票据。该应用程序的多面功能可显着提高视力障碍者的独立性和自主性，从而证明了技术在超越障碍和增强生活质量方面的变革潜力。Python文本到语音技术的集成确保了向用户之间无缝的环境信息沟通，从而进一步增强了其独立导航的能力。通过弥合声音和视觉之间的差距，SightSense AI彻底改变了视觉障碍的人与周围环境互动的方式，最终促进了日常生活中更大的自主权和包容性。索引条款-Yolov4，Pyttsx3，导航，货币
clr-face：使用基于得分的扩散模型
最近的生成方法显示出有希望的盲人恢复性能。他们通常将退化的图像投射到潜在空间，然后通过单阶段潜在优化或直接从启动编码来解码高质量的面孔。对投入的信仰产生细粒度的面部细节仍然具有挑战性。大多数现有的方法产生过度平滑的输出或改变身份。这可能归因于潜在空间中质量和分辨率之间的典型权衡。如果潜在的压缩高度压缩，则解码的输出对降解更为强大，但忠诚度较差。另一方面，更灵活的潜在空间可以更好地捕获错综复杂的偏僻，但是对于高度退化的面孔来说，极其难以优化。我们在VQGAN体系结构中引入了基于扩散的优势，该基于未腐烂的潜在嵌入的分布而引起了研究。我们迭代地恢复了降解的柜台上的清洁嵌入条件。此外，为了确保反向扩散轨迹不会偏离潜在的身份，我们训练一个单独的身份恢复网络，并使用其输出来限制反向差异。具体来说，使用可学习的潜在面膜，我们将面部识别网络的梯度添加到一个潜在特征的子集中，这些特征与像素空间中与身份相关的细节相关联，使其他功能未触及。在潜在空间中的感知和忠诚之间的分离使我们能够达到两全其美。我们对多个真实和合成数据集进行了广泛的评估，以验证我们的方法。
双盲，安慰剂控制的lurasidone单药治疗，用于治疗双极I抑郁>
双相情感障碍是一种慢性精神病，估计的终身患病率在0.2％至1.0％之间。1,2它在全球残疾的前20名原因中排名，也是发达国家残疾的十大原因之一。3由于双相情感障碍而导致的社会和职业功能的障碍是广泛的。在失去工作的日子，就业损失以及重新开始就业的困难中观察到对工作功能的影响。4,5躁郁症患者发现的总体健康相关生活质量与其他严重和慢性医学疾病相当。6躁郁症已显示可将个体的预期寿命降低约9年。7这是许多因素的结果，包括较高的合并症率（例如肥胖，糖尿病和心血管疾病）和自杀。8 - 10美国双相情感障碍的年度经济负担估计直接成本约为310亿美元，间接成本额外为1,200亿美元。11在日本，许多患有躁郁症的人报告时间
宽带物理层认知无线电带有盲源分离的集成光子处理器
电信的扩展会导致越来越严重的串扰和干扰，并且一种称为盲源分离（BSS）的物理层认知方法可以有效地解决这些问题。BSS需要最少的先验知识才能从其混合物，不可知论到载体频率，信号格式和通道条件中恢复信号。但是，由于固有的射频频率（RF）组件，数字信号处理器（DSP）的高能量消耗及其共同的低可伸缩性弱点，因此以前的电子实现并未实现这种多功能性。在这里，我们报告了一种光子BSS方法，该方法继承了光学设备的优势并完全实现了其“失明”方面。使用集成在光子芯片上的微型重量库，我们展示了跨19.2 GHz处理带宽的能量，波长划分多路复用（WDM）可伸缩BSS。由于最近开发的抖动控制方法，我们的系统还具有高（9位）的信号解析，即使对于不良条件的混合物，也会产生更高的信噪比（SIR）。
番茄WRKY-B转录因子通过靶向盲，PIN4和IAA15
横向分支是影响作物产量的关键农艺性状。在番茄（溶胶lycopersicum）中，横向分支过多是不利的，并导致了巨大的劳动力和管理成本。因此，优化横向分支是番茄育种的主要目标。尽管已经报道了番茄中与横向分支有关的许多基因，但其网络基础的分子机制仍然难以捉摸。在这项研究中，我们发现WRKY基因WRKY-B（用于WRKY桥梁）的表达曲线与生长素依赖性的腋芽发育过程有关。由CRISPR/CAS9编辑系统产生的WRKY-B突变体的侧向分支更少，而WRKY-B过表达线的侧向分支比野生型植物更多。此外，WRKY-B可以直接瞄准众所周知的分支基因盲（BL）和生长素外排载体基因PIN4以激活其表达。BL和PIN4突变体均表现出降低的侧向分支，类似于WRKY-B突变体。WRKY-B，BL和PIN4突变植物的腋芽芽中的IAA含量明显高于野生型植物中的含量。此外，WRKY-B还可以直接瞄准AUX/IAA基因IAA15并抑制其表达。总而言之，WRKY-B在BL，PIN4和IAA15的上游进行了调节，以调节番茄横向分支的发展。
ImageAlly：一种人机混合方法，帮助盲人检测和编辑私人图像内容
摘要 许多盲人会拍照并发布照片来分享他们的生活并与他人联系。然而，当前的技术无法为盲人提供便捷的方式来处理他们无意中在照片中捕捉到的隐私信息。为了探索支持他们完成这项任务的技术设计，我们开发了一个针对盲人的设计探测器——ImageAlly——它采用人机混合方法来检测和编辑私人图像内容。当在图像中检测到潜在的隐私信息时，ImageAlly 会使用计算机视觉通知用户，并使他们能够将这些图像传输给可信赖的视力盟友来编辑隐私内容。在一项对盲人参与者和他们的视力盟友进行的探索性研究中，我们发现盲人觉得 ImageAlly 可以帮助他们防止在社交媒体上分享图像时泄露隐私。他们还发现使用 ImageAlly 还有其他好处，例如可能改善他们与盟友的关系，并让盟友意识到他们面临的可访问性挑战。
Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
视觉语言一致性指导的多模式及时学习盲人AI生成的图像质量评估
摘要 - 非常重要的是，文本提示调整在调整对比的语言图像预训练（剪辑）模型中表现出了启示性能，以对自然图像质量评估。但是，这种单模式提示学习方法仅调节剪辑模型的语言分支。这还不足以使剪辑模型适应AI生成的图像质量评估（AGIQA），因为AGIS在视觉上与自然图像有所不同。此外，没有研究与AGIS相关的AGIS和用户输入文本提示之间的一致性，该提示与AGIS的感知质量相关，并未研究以指导AgiQA。在这封信中，我们提出了视觉语言一致性指导的多模式的迅速学习，以学习为clip-agiqa。具体来说，我们分别在剪辑模型的语言和视觉分支中介绍了可学习的文本和视觉提示。此外，我们设计了一个文本对象对齐质量预测任务，该任务的学习视觉一致性知识用于指导上述多模式提示的优化。对两个公共AGIQA数据集的实验结果表明，所提出的方法超过了最先进的质量评估模型。源代码可在https://github.com/junfu1995/clip-agiqa上找到。
交叉注意DTI：在盲评估设置中与交叉注意模块的药物目标相互作用预测
，我们通过基于变压器的神经网络模型实现了药物目标影响（DTI）预测任务的最新性能。通过序列化化合物和蛋白质成对的微笑，细节和蛋白质序列数据，我们实现了有希望的DTI预测。与两个基准数据集上的最新模型相比，该模型改善了平方平方误差度量。通过使用两个变压器编码器作为特征提取器和作为任务执行者的交叉注意，发现了新型药物候选物的关键区域，从而允许对化合物的结构突出显示。值得注意的是，化合物和蛋白质相互参考以通过注意机制相互参与。此外，我们提出了一种模型评估方法，该方法称为盲目评估，该方法是为了发现药物发现的实际目的而设计的。所提出的模型被认为是一种潜在的筛选方法，用于挖掘大型数据集并突出新的潜在药物候选物，并为这些化合物的结构提供丰富的注释，以告知高吞吐量筛选（HTS）研究。