XiaoMi-AI文件搜索系统
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双眼立体>的SGM算法介绍
•对两个图像中的相应像素的搜索如果进行了校准，则两个图像的搜索变得容易一些 - 这意味着，如果两个图像中的同一行中存在一对相应的像素。您从我的讲座24中知道，对于任何给定的像素（i，j）∈I，在另一个图像中必须在另一个图像中对其相应的像素进行搜索。，正如我在第24堂课中所解释的那样，
伴有眼部和多种全身症状的 Von Hippel-Lindau 病
摘要 冯·希佩尔-林道综合征是一种罕见的常染色体显性遗传病。该病的特征包括多发性血管肿瘤，特别是小脑、视网膜和/或内脏肿瘤。该病可发生在任何年龄，视网膜血管母细胞瘤是其最早的表现之一。脑血管母细胞瘤的金标准检查是 MRI 或脑 CT，视网膜血管母细胞瘤的金标准检查是荧光血管造影。我们介绍了一位 30 多岁女性的病例，她报告说，过去 6 个月内，她主要担心双眼视力下降。眼底检查发现双眼视盘边缘模糊、视神经乳头血管母细胞瘤和外周视网膜血管母细胞瘤。血液检查显示红细胞增多症。24 小时尿蛋白报告显示尿蛋白水平升高。 MRI 显示后颅窝、视神经管内右侧视神经有多处囊性病变，双肾多处皮质囊肿及软组织占位性病变。
增加筛查时间对Covid-19期间医学本科生眼健康的影响：一项横断面研究
摘要背景：数字眼睛应变（DES）或计算机视觉综合征（CVS）是一组与眼睛和视觉相关的问题，是由于长期使用数字设备而导致的。自从Covid-19引起的锁定宣言以来，数字设备的使用情况一直在全球范围内增加。这项研究旨在估计由于屏幕时间增加而导致数字眼劳伤（DES）的患病率，并确定与之相关的因素，在COVID-19期间的本科医学生中。方法：该研究分析了在Covid 19大流行期间，每天接触数字设备的本科医学生的280多个反应。预验证的问卷计算机视觉综合征问卷（CVS-Q），其中包含与数字眼菌株（DES）相关的16种症状来计算DES评分。这些症状的频率和强度加起来可得分。分数≥6表示DES的存在。使用MS Excel和SPSS软件进行数据分析。结果：在61％的受访者中，发现数字眼菌株普遍存在。可以看出，每日数字设备的使用量增加到大流行后5小时以上（p = 0·001）。头痛是最常见的症状（83.92％）。des具有女性性别优势（p = 0.024）。结论：大流行期间，本科医学生的数字眼睛应变率很高。应在学生中对DES对眼部健康的影响产生意识。建议减少DES的措施。关键字：COVID-19，计算机视觉综合征，眼睛应变，眼健康
高的眼内压与新发达的全身性高血压独立相关
各种眼部疾病，尤其是青光眼。6 glau-昏迷的特征是一种进行性视神经病变，并且可以通过降低IOP水平来控制其进展。7尽管青光眼是全球失明的主要原因之一，但8已注意到，青光眼的筛查率不高，并且可能有很多未诊断的青光眼患者。9因此，可以进行IOP测量，而无需复杂的技术，应该是年度荒地检查的一部分。已知影响IOP的系统因素是衰老，10性，11种种族差异，12个运动，13和HT。14，15实际上，最近的大型队列研究，包括澳大利亚的蓝山眼研究和美国的Beaver Dam Eye研究，17个已经证明了HT和IOP增加之间的关联。但是，由于IOP很少被考虑
Janus激酶抑制剂在非感染性炎症性眼疾病中的功效和安全性：国际AIDA网络注册表的一项前瞻性队列研究
调查奥古斯塔免疫效率，自身弹药和自身免疫性疾病（RITA）中心]，巴塞罗那大学，巴塞罗那，西班牙，西班牙7 Neuroscience Research Group（Neuros），Neurovitae Center，Escuela de Medicine y Medicincina y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias西班牙巴斯克大学。西班牙，10意大利锡耶纳大学
Spark：自我监督的个性化实时单眼捕获**补充材料**
3D面部绩效捕获是几种应用中的关键组成部分，包括AR或VR中的身临其境的触觉以及娱乐行业的视觉效果。生产高质量的恢复通常需要大量的财务，时间和资源投资。这不仅涉及昂贵的3D捕获设备[Beeler等。2010; Debevec等。2000]，基于精确的标记跟踪系统[Bennett and Carter 2014]或头部安装式分配[Brito and Mitchell 2019]，但也从演员那里进行了大量的捕捉时间。无标记的捕获设置是简化该管道的有希望的解决方案，但是高质量的结果仍然依赖于复杂的钻机[Helman等。2020]或大型个性化培训数据集[Laine等。2017; Wu等。2018]。在频谱的另一端是3D重建方法，可以在负担得起的消费者等级硬件中使用图像或视频操作。主要思想是使用3D面的统计模型 - 所谓的3D形态模型（3DMMS），它们使用基于优化的[Andrus等人都拟合到RGB图像或2D地标。2020; Zielonka等。2022]或基于学习的方法[Danecek等。2022;冯等人。2021; Retsinas等。2024]。统计模型的先验知识有助于克服问题的不良性质，而基于学习的技术的发展使姿势，照明和闭塞的前所未有的鲁棒性。但是，这是以较低的几何质量为代价的，仅提供了形状和表达的粗略近似，而该形状和表达却差不多。
对CNN
单眼深度估计是计算机视觉中的持续挑战。变压器模型的最新进展证明了与该领域的召开CNN相比，具有显着的优势。但是，了解这些模型如何优先考虑2D图像中不同区域的优先级以及这些区域如何影响深度估计性能。探索变压器和CNN之间的差异，我们采用了稀疏的像素方法对比分析两者之间的区别。我们的发现表明，尽管变形金刚在处理全球环境和错综复杂的特征方面表现出色，但它们在保留深度梯度连续性方面落后于CNN。为了进一步增强在单眼深度估计中的变压器模型的性能，我们提出了深度梯度改进（DGR）模块，该模块通过高阶分化，特征融合和重新校准来完善深度估计。此外，我们利用最佳运输理论，将深度图视为空间概率分布，并采用最佳传输距离作为损失函数来优化我们的模型。实验结果表明，与插件深度梯度改进（DGR）模块集成的模型以及所提出的损失函数可增强性能，而无需增加室外Kitti和室内NYU-DEPTH-V2数据集的复杂性和计算成本。这项研究不仅提供了深入估计转换器和CNN之间区别的新见解，而且还为新颖的深度估计方法铺平了道路。
儿童的即将到来的眼数量...
抽象技术极大地影响了我们的生活，尤其是通过在全球青少年和年轻人中增加智能手机的使用。但是，对电子设备的依赖可能会导致各种健康问题，包括嗜好和数字眼睛劳累。数字眼菌株的症状包括干眼，头痛，视力模糊和眼睛疲劳。导致这种情况的因素包括延长的屏幕时间，缺乏眨眼和暴露于蓝光。可以减轻这些症状，可以使用各种技术，例如人造眼泪，温暖的压缩和调整屏幕设置。遵循20-20-20规则也可以帮助减少数字眼睛疲劳。关键字： - 眼睛应变，世界卫生组织，健康问题，技术简介：从医疗保健到教育，技术在信息时代完全改变了我们生活的各个方面，但是每个动作都具有平等和相反的反应，数字革命也不例外，这对这一原则而言，智能手机被视为沟通的重要工具，并且越来越成为我们社会的一部分，因为它可以成为社会的一部分，因为它是社会补充工具和社交工具。[1]所有年龄段的人每天使用智能手机，但是青少年和年轻人最常使用它们。[2]此外，这些设备可以执行越来越多的工作和职责，因此，与传统的固定电话相比，它们在全球范围内变得更加广泛。[3]整天使用智能手机可以使生活更加轻松，但它也可能导致神经，眼，肌肉骨骼和听觉问题。[4]根据最近的一项荟萃分析，大量儿童患有疾病，尽管用医学术语来看，嗜睡是视觉疲倦，眼睛减弱或眼睛疲劳的主观经验，因为它是由不均匀的照明引起的，不矫正的屈服不良，受感受的功能障碍和额外的肌肉肌肉倍增性。[5]头痛，眼睛过度湿，双视，视力模糊，瘙痒，眼睛发痒，眼部感觉和发红是近代症的常见症状。[6]如今，孩子（甚至蹒跚学步的孩子）在触摸屏技术上长大，因此，人们可以合理地指出，在年轻人中，数字眼睛应变的发病率不断增长，可以部分归因于平板电脑，智能手机和其他电子设备的使用，而不是当前的数字视觉综合性综合性（Compural Issy ands Syndre ands Syndrome syndre ands Syndrome synder ands Syndrome）的使用（Comporant）的使用（Comporany Inspory）的使用情况（在手机中，数字眼睛应变是一系列与视力相关的疾病的集体术语，这些疾病会影响使用计算机，智能手机，平板电脑，电子阅读器长时间的人，并且由于这是一种普遍存在的疾病，会影响许多经常使用显示器的人。[7]眼睛疲劳，头痛，视力模糊，眼睛干，脖子和肩膀的酸痛是手机视觉综合征的迹象。世界卫生组织（WHO）声称使用手机已经变成了成瘾，并已更换
确定健康狗眼睛结膜中的微生物多样性，以完成DNA的完整测序
摘要：连接性在眼部健康和免疫中起着基本作用，并充当了微生物进入的障碍。结膜感染在狗中很常见，并且导致致病性微生物的侵袭和现有微生物的不受控制的生长。大多数现有数据来自基于传统文化方法的研究。这些报告表明革兰氏阳性细菌的占主导地位，主要是葡萄球菌属。本研究分析了由于DNA测序而导致的，没有眼科疾病的狗的眼睛结膜中存在的微生物群落。在彻底的眼科检查后，从30只狗的两只眼睛中收集了结膜。在处理和提取核酸后，样品池通过Illumine平台进行DNA shot弹枪进行分割，并使用子系统技术（MG-RET）服务器对元基因组快速注释进行了分析。在没有发现病毒的情况下，发现了蛋白质细菌和类型Ralstonia和Burkholderia的占主导地位。微生物DNA测序带来了有关该受试者的新数据，揭示了迄今为止作为眼微生物组一部分的非可培养生物的存在。