XiaoMi-AI文件搜索系统
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最坏情况的基于机器学习的框架...
教授Arakh Arakh教授计算机科学与工程系计算机科学与工程摘要 - 该系统正在为人们与计算机之间的用户友好面孔带来友好的面孔。它利用各种图像处理策略，包括面部检测，眼睛提取，实时转换眼球运动，转化为不引人注目的人类机器界面。此软件使用标准网络摄像头用于图像。可以通过面部移动来完成鼠标光标控制，通过向左，向上，向下和右侧移动头部以及通过眼睛控制鼠标的事件来完成。计算机直接与负责视觉和运动活动的大脑部分交谈，将数字，字母和语音发音转换为正确的神经信号，使一个可以通信，存储，访问和检索信息，为各种通信活动提供信息，例如发送或接收信息，浏览互联网，观看喜欢的电视节目或电影等，等等。该算法的最大部分借助决策树提供了最佳的眼睛位置结果，以便检测到眼睛运动并翻译小鼠手势。除此之外，它可以通过眨眼的眼睛来加载和擦除应用程序。
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。
AEYE Health Inc. Ahava Stein 监管顾问 A. Stein
我们已审查了您关于销售上述器械的 510(k) 上市前通知意向，并确定该器械与 1976 年 5 月 28 日（即《医疗器械修正案》颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（该法案）的规定重新分类且无需获得上市前批准申请 (PMA) 批准的器械基本相同（就附件中所述的使用指征而言）。因此，您可以根据该法案的一般控制规定销售该器械。虽然本函将您的产品称为器械，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。510(k) 上市前通知数据库（网址为 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm）可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备清单、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实，不得误导。
太平洋的眼健康研究状态
所有患者 - 包括最不利的患者 - 在眼科诊所和医院外有一些负担得起的优质眼保健。眼护理中适度地整合到初级护理中，并且通过外展诊所进行了一些时间。在全国范围内提供中等水平的社区递送眼保健。满足人口需求的社区提供的眼保健计划是有限的，并且在他们提供的服务类型上有所不同。地区眼中心（国家转诊医院）和省医院提供了一些儿科服务，这些儿科服务无需为患者提供。农村地区的人口无法轻松到达服务 - 运输到医疗机构，服务成本是主要障碍。可提供白内障手术服务，但没有达到某些人群。糖尿病性视网膜筛查都可以在各个级别（初级，次要和推荐中心）进行，但治疗服务仅在Honiara和省级外展环境中可用。对于某些患者而言，缺乏运输是进入的障碍。折射和光学服务可用，但没有达到某些人口。低视觉和视力康复服务仅在Honiara的区域眼中中心（国家转诊医院）提供。
使用
印度霍苏尔的Adhiyamaan工程学院。摘要：：这项研究解决了视障人士在认识人，解释面部表情和参与社交活动时面临的挑战。当前的视觉植入物系统，例如RPS，患有低分辨率的磷酸图像，限制了它们在人工视觉解决方案中的有效性。为了克服这些局限性，我们的项目介绍了一种基于VT的开拓性方法，为自然图像识别提供了深度学习体系结构。我们的创新方法利用VT从用户周围的环境中提取和处理关键信息。通过理解视觉环境，该系统为视觉受损的个体提供了增强的看法，为伯爵，熟悉，性别，估计年龄，面部情绪，周围的物体以及附近个人的近距离提供了见解。将VT的整合到人工视觉系统中旨在超越当前技术的限制，从而为视力受损的人提供变革性的工具。这项研究不仅有助于人造视力的发展，而且有可能显着提高视觉障碍者的生活质量。索引术语 - 视觉变压器（VT），视网膜原理系统（RPS）
目光灯塔
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注视AI
2000年代初期，专家们推测，就像蒸汽机和互联网一样，人工智能（AI）会改变世界。随着AI革命的途径，超级计算机在处理大量数据并支持各种应用程序中的AI开发时在旅途中发挥了重要作用。在本期超级计算的亚洲问题中，我们涵盖了AI在两个关键领域的存在：医疗保健和气候。从药物开发到疾病诊断，世界各地的医疗保健系统将通过高性能计算（HPC）和AI的力量提高（医疗保健的加速进步，第10页）。为了告知气候政策和基础设施计划，政府寻求气候建模，该领域旨在在HPC的帮助下每年获得更精确的范围（气候模型的关键，第30页）。HPC支持大语模型中的AI进步，药物发现和气候预测，但AI反过来支持更快，更有效的超级计算机的发展。，对于鸟类对超级计算机与AI之间关系的眼光，我们的封面故事突出了HPC促进的五个主要AI突破（AI，第16页）。最后，我们以Super Computing Asia的第一个访谈资料（定义AI的未来，第24页）来考虑AI的未来。瑞士国家超级计算中心机器学习的首席建筑师Torsten Hoefler教授讨论了该领域的主要机遇和挑战，以及协作和教育的重要性。
老年人眼中的气候变化...
abtract：老年人在对当地气候变化的看法方面具有长期的看法，并且在健康方面非常容易受到这些发展的影响。讨论的深入的定性研究是基于与年龄段的人（n = 10;五名女性）的访谈，他们居住在波兰的不同地区，就其对气候变化及其缓解的看法。反思性主题分析用于创建其观察和态度的地图。的结果表明，感知特定和当地猫的气候变化的重要性，并显示出对这个问题的频繁识别，而传统环保主义则集中在污染和乱扔垃圾上。这在理解无形的温室气体及其工作方式方面遇到了困难。在缓解措施方面，该研究表明，对同胞和政府采取的气候行动以及有限的机构意识也很少信心，这也不成比例地投射到儿童和年轻人身上。但是，通过日常观察，老年人似乎深刻地意识到气候变化如何影响环境。与刻板印象相反，他们还宣布了在这个问题上的高度情感参与。因此，尽管在这个主题方面被忽视，但老年人仍可以在促进气候意识和对气候友好的政策中发挥重要作用。
通过患者的眼睛进行医疗保健
长期以来，我们一直缺乏对人们的医疗保健体验和结果的有意义的洞察。尽管拥有丰富的全球医疗保健数据，但卫生系统绩效指标历来侧重于投入和过程，而不是医疗保健对人们生活和福祉的影响。患者报告指标调查 (PaRIS) 是填补这一空白的首个此类国际调查。它提供了一组独特的指标，揭示了 45 岁及以上患有慢性疾病的人如何体验医疗保健以及这对他们的生活有何影响。PaRIS 为初级保健模式如何为人们提供服务提供了新的见解，无论性别、收入水平或教育程度如何。PaRIS 数据收集正在 20 个国家/地区进行。最终数据集将包含在 1,500 多家初级保健机构接受护理的 100,000 多名患者。本简报重点介绍了来自 15 个国家/地区的 60,000 多名患者和 1,200 家初级保健机构的一些早期发现。