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印度手语检测系统使用...
在一个言语交流通常需要优先考虑的世界中，存在一个充满活力但经常被忽视的社区，它依赖于手势作为其主要表达方式。这个社区涵盖了聋哑人，听力难以及无法发声的人。对他们来说，手语超越了沟通；这是一条生命线，他们传达了最深切的思想，情感和欲望。在印度的各种语言景观中，印度手语（ISL）成为了人类表达的深刻证明。它封装了文化多样性的丰富性，并成为包容性的凄美象征。想象一个世界，即流利的印度手语（ISL）的人无缝地与不熟悉其复杂性的人无缝联系。该愿景推动了“印度手语言检测系统”项目的前进。我们的主要目标很明确：通过弥合手语用户和非签名者之间的沟通鸿沟来增强聋人和难以听见社区的个人权力。该项目代表了技术和社会包容性的融合，这是基于早期的研究和技术大步重新定义交流界限的基础。从过去的努力中汲取灵感，我们的旅程着重于制定以用户为中心的界面，该界面满足了各种沟通需求。利用高级机器学习和计算机视觉技术，我们努力开发一种能够实时检测ISL字母和数字的系统，而无需手动翻译。
独自参加在印度背景下重新审视的标志
Soysal等人。在老年诊所检查了529名60岁以上的患者，发现AW的灵敏度为0.92，可检测认知障碍。同样，Tyson等人。在一家普通心理诊所评估了275例患者，发现AW对检测痴呆症的敏感性为0.94。该研究迄今已报告的样本量最大，为了解不同患者人群中这些迹象的临床相关性提供了重要贡献。总体而言，研究表明，尽管AW有效地筛查目的，但AA是认知健康的更可靠的指标，AA标志对区分功能性认知障碍和认知障碍的区分更有帮助。这种区别对于确保适当的诊断和治疗至关重要。此外，AA标志已集成到诊断模型中，该模型有助于临床医生区分疾病驱动的认知障碍和功能性（通常可逆的认知状况）。强调了AA符号作为认知评估和差异诊断的关键工具的潜力。
使用增强
doi no：10.36713/epra16515抽象有效交流是人类互动的基石，促进了社会的凝聚力和发展。在整个历史上，沟通从原始图纸演变为复杂的语言，塑造了我们社会的结构。然而，在这种进步中，有言语和听力障碍的人通常在交流中面临重大挑战。尽管构成了少数族裔，但他们的需求至关重要，不得忽略。认识到语言分类为口头和非语言形式，很明显，非语言语言起着至关重要的作用，尤其是对于有听力和语音障碍的人（IWSHI）（IWSHI）。这些人依靠非语言交流方法与周围的世界互动，但是由于缺乏理解和可及性，他们经常面临障碍。为了应对这一挑战，HSLR应用程序是一种变革性工具，使IWSHI能够自信地进行交流。利用诸如增强现实（AR）和机器学习（ML）之类的技术，我们的应用程序促进了对手势的实时识别，为无缝通信提供了瞬时的翻译。此外，AR技术的集成增强了用户体验，提供了沉浸式和交互式的标志性通信平台。由于我们提供的足够的数据集，实时使用的MediaPipe模型在识别手语方面具有很高的精度。关键词：手语言识别（HSLR），增强现实（AR），机器学习（ML），美国手语（ASL），计算机视觉，MediaPipe 1。引入言语和听力障碍的人遇到了相当大的互动障碍，尤其是那些不认识指示语言或动作的障碍。缺乏理解通常会给可靠的沟通带来障碍，从而防止社会融合和参与。创建一个选项，以帮助IWSHI与没有听力问题的人之间的平稳互动，这是一个很大的困难。对这一直接要求的反应，使用AR-ML（HSLR）工作是为了克服这些相互作用的障碍而产生的努力。
氧化应激引起的神经退行性疾病，例如...
12。Yamamoto，T.，Kawamura，J.，Hashimoto，S。等，1991，Pallido-Nigro-Luysian萎缩，进行性的渐进性上核性麻痹和成人Hallervorden-Spatz疾病：Akinesia的一种案例，是Akinesia的一种案例。J Neurol Sci，101（1），98-106。 https://doi.org/10.1016/0022-510x（91）90023-Z
用于...
1。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。 ; Schrauwen，B。 使用卷积神经网络的手语识别。 在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。 ; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。 8925，pp。 572–578 ISBN 9783319161778。 2。 Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。; Schrauwen，B。使用卷积神经网络的手语识别。在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。8925，pp。572–578 ISBN 9783319161778。2。Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Zaki，M.M。; Shaheen，S.I。使用基于新视觉的功能组合的手语识别。模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。3。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。19–24。4。bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。1-7。5。Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Gupta，Nikhil。“字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。6。jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。1-6。7。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。8。1-4。9。3D卷积神经网络，用于动态手语识别。计算机期刊2018，61，1724–1736，doi：10.1093/comjnl/bxy049。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。 在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。 张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。 comp。 Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。comp。Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。
GFT 成为首批签署欧盟人工智能协议的公司之一
欧盟人工智能协议强调了人工智能治理、开发安全可靠的人工智能解决方案以及遵守上个月生效的《人工智能法案》的重要性。它还强调了高风险人工智能系统的映射以及在员工中提高人工智能素养。它旨在确保以透明和可靠的方式开发人工智能技术。GFT 的早期参与表明了该公司作为人工智能先驱的角色以及其在为客户使用人工智能铺平道路方面的领导地位。
第 196 期（2021 年 5 月/6 月）- 标志更新
本期杂志带来了好消息：随着行业继续推进明年 3 月举行的英国标志与数字展览会计划，封锁措施已开始显现复苏迹象。对于参展商和参观者来说，这将是一个难忘的盛会，因为两年没有参加展会了。不幸的是，我将退出行业，无法去感受展会氛围。由于这是我的最后一期杂志，我想借此机会感谢大家的新闻和观点，这是一本贸易杂志的命脉。很高兴见到你们中的许多人，我相信凭借过去一年表现出的明显动力和决心，这个行业将会越来越强大。本期杂志将重点介绍纺织品和片材的发展和创新，并附加教育培训和可持续性方面的专题。我们再次听到一些好消息，尽管封锁，企业仍在向前发展，甚至成立了新企业，抓住机遇，找到适合自己专长的市场。希望这种情况能持续下去。Sign Update 的 Martin 很高兴测试了 CorelDraw 2021，可以说他喜欢新的“透视绘制”功能：“我用 2 点透视为下面的卡通片创建了背景（您可以在左右地平线上看到 2 个消失点。它学习和使用起来非常快捷方便。虽然有一些小问题，但总的来说我很满意。我可以看到它与标牌制作行业有多么相关。”您可以在第 16 页阅读有关 CorelDraw 2021 的更多信息。Susan Deane 编辑
美日签署关键矿产供应协议...
尽管该协议没有明确说明，但据信该协议将为日本汽车制造商提供在美国销售的电动汽车享受美国税收优惠，这些电动汽车使用来自日本的关键矿物。日本汽车制造商寻求的税收优惠是根据美国《通货膨胀削减法案》（“IRA”）提供的。美国财政部计划实施新的要求，预计将要求电池组件和关键矿物必须从自由贸易协定国家采购，才能获得每辆车 7,500 美元的全额消费者税收抵免。尽管日本与美国没有自由贸易协定（这将使日本汽车制造商有资格获得税收抵免），但如果根据与组件材料要求和组装地点要求有关的预期指导，新协议预计将使日本汽车制造商享受税收优惠。值得注意的是，该协议反映了对传统自由贸易协定的更广泛的理解，到目前为止，它是同类中唯一的一个。
AI驱动的交通符号分类与交互式GUI集成
*1助理教授of Electronics and Communication Engineering, MMEC Belagavi, Karnataka, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Traffic sign recognition plays a pivotal role in the development of autonomous vehicles and advanced driver- assistance systems (ADAS), significantly enhancing road safety.该项目利用卷积神经网络（CNN）的力量准确地对流量标志进行分类。德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集，其中包含在各种条件下捕获的43个交通标志类别的图像，用于模型培训和评估。通过调整大小，归一化和单热编码对图像进行预处理，从而确保与CNN体系结构的兼容性。为了提高模型鲁棒性，采用了旋转，变焦和换档等数据增强技术，从而创建了一个丰富的数据集用于培训。所提出的CNN体系结构包括多个卷积，汇总和辍学层，从而实现有效的特征提取和分类。该模型是使用Adam Optimizer训练的，并在单独的测试集上进行了评估，从而实现了高精度并在现实世界中证明其有效性。结果表明，数据增强显着增强了概括，辍学层的使用减少了过度拟合。该项目以成功部署流量标志识别系统的结论，能够以高精度识别流量标志，从而铺平了将AY集成到实时流量监控和ADA中。这项成就标志着朝着更安全的自主驾驶技术迈出的重要一步。