XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemvisually
goplot：用于视觉组合表达数据的R软件包...
摘要摘要：尽管有大量用于OMICS数据功能分析的方法，但对结果的全面详细了解仍然具有挑战性。这主要是由于缺乏可视化此类信息的公共可用工具。在这里，我们提出了一个基于GGPLOT2的R软件包，用于增强图形表示。我们的软件包采用了任何一般富集分析的输出，并以不同级别的详细信息生成图：从一般概述到确定最丰富的类别（条图，气泡图）到更详细的视图，显示在给定的类别中显示不同类型的分子信息（圈子图，和弦图，集群，集群图）。该软件包提供了对OMIC数据的更深入的见解，并允许科学家使用只有几行代码来生成洞察力，以轻松传达发现。可用性：R软件包GoPlot可通过CRAN-The综合R档案网络提供：http：//cran.r-project.org/web/packages/goplot。可以在以下网址找到Venn图的闪亮Web应用程序：https：//wwalter.shinyapps.io/venn/联系：fscabo@cnic.es; mricote@cnic.es补充信息：可以在https://wencke.github.io/
基于 Android 的视障人士应用程序使用深度......
视障人士在从事与环境、社会和技术相关的活动时遇到困难。此外，他们在日常生活中也难以独立和安全。本研究提出了基于深度学习的视觉对象识别模型，以帮助视障人士使用安卓应用平台进行日常生活。本研究主要关注金钱、衣服和其他基本物品的识别，以使他们的生活更轻松。基于卷积神经网络 (CNN) 的视觉识别模型由 TensorFlow 对象应用程序编程接口 (API) 开发，该模型使用单次检测器 (SSD) 和来自 Mobile V2 的预训练模型，是在 Google 数据集上开发的。视障人士捕捉图像，并将其与预加载的图像数据集进行比较以进行数据集识别。带有图像名称的口头信息将让盲人知道捕捉到的图像。物体识别实现了高精度，无需使用互联网连接即可使用。视障人士尤其从这项研究中受益匪浅。
管电压对旋转X射线阳极侵蚀的影响
本论文旨在为有视觉障碍的个体开发一个负担得起的立体视频导航系统。通过解决预算限制内的实际实施挑战，该研究旨在探索在视觉上受损的社区中使用双目摄像机在辅助技术中的可行性。立体视觉系统项目涉及对其技术和局限性的广泛研究，尤其是专注于双眼相机设置和机器学习。组装的立体声视觉设备利用开源计算机视觉库（OPENCV）进行对象识别和视频处理，启用距离计算（深度估计）。该项目具有双眼摄像机的持有人，并为用户提供了控制器形状的反馈系统。使用计算机辅助设计（CAD）软件实心边缘和三维（3D）打印的设计结合了振动电动机，以传达环境特性和障碍物接近用户。实施后，进行了实际测试，并评估了模块。项目的结果是针对双眼相机的完整设计，也是一个能够向用户提供信息的触觉反馈系统，从而使经过简单对象的导航能够。通过机器学习，该信息包括纸板箱的检测以及这些盒子的深度估计，这些盒子是根据校准和三角测量计算得出的。深度估计不会产生准确的结果，但是机器学习表现出很高的熟练程度，可以识别纸板箱。实际测试的结论表明，如果在该主题内完成了进一步的深入探索，则可以将双眼摄像机实施并发展为视觉障碍者的技术援助。
人工智能驱动的移动应用程序帮助视障人士
摘要：本文介绍了一款由人工智能 (AI) 技术支持的创新移动应用程序，旨在显著改善视障人士的日常生活。该应用程序集成了对象识别、颜色识别、离线功能、纸币识别、条形码读取、文本阅读器等高级功能。这些功能共同为用户提供了有关其周围环境的实时信息，促进了安全和独立，实现了安全的金融交易，并增强了整体可访问性。人工智能算法的集成确保了准确高效的性能，使该应用程序成为改善生活质量和促进视障人士包容性的宝贵工具。这项研究展示了人工智能驱动的解决方案在解决可访问性挑战和培养不同用户群体独立性方面的潜力，为辅助技术领域做出了贡献。关键词：- 人工智能、移动应用、可访问性、辅助技术、颜色识别、离线功能、对象识别、纸币识别、条形码阅读器、文本阅读器、基于语音的导航。
玩电子游戏时，视觉诱发的反应会得到增强
摘要 众所周知，视觉可以引导运动，但人们很少意识到运动皮层也为视觉系统提供输入。在本文中，我们研究了视觉刺激的神经处理是否在运动活动期间受到剧烈调节，假设在从事依赖于视觉刺激的运动任务时，视觉诱发反应会得到增强。为了验证这一点，我们告诉参与者，他们的大脑活动是控制视频游戏，而实际上，该游戏是预先录制的游戏的回放。这种欺骗对一半的参与者有效，旨在调动运动系统，同时避免与实际运动或躯体感觉相关的诱发反应。在其他试验中，受试者主动使用键盘控制玩游戏或被动观看回放。视觉诱发反应的强度是通过连续刺激和头皮上的诱发电位之间的时间相关性来衡量的。我们发现被动观看期间相关性降低，但主动和假玩之间没有差异。在假游戏过程中，中央电极上的 Alpha 波段 (8-12 Hz) 活动减少，表明尽管没有明显的运动，但运动皮层仍然被激活。为了解释游戏过程中注意力的潜在增加，我们进行了第二项研究，受试者在观看过程中数屏幕上的项目。我们再次发现假游戏过程中相关性增加，但数数和被动观看之间没有差异。虽然我们不能完全排除注意力的参与，但我们的研究结果确实表明在主动视觉过程中视觉诱发反应有所增强。
基于脑电图的视觉诱发晕动症评估初步研究
摘要：虚拟现实（VR）技术最突出的问题是用户在沉浸于VR环境时可能会出现类似晕动症的症状，这些症状被称为视觉诱发晕动症（VIMS）或虚拟现实晕动症。本研究的目的是探讨脑电图（EEG）与主观评定的VIMS水平（VIMSL）之间的关联，并寻找用于评估VIMS的EEG标记物。使用基于VR的汽车驾驶模拟器诱发VIMS症状，并使用带有四个电极的可穿戴EEG设备（Muse）收集EEG数据。结果表明，个体对VIMS的耐受性、易感性和可恢复性在受试者中差异很大；以下标记与非 VIMS 和 VIMS 状态有显著差异（P < 0.05）：（1）theta@FP1、alpha@TP9、alpha@FP2、alpha@TP10 和 beta@FP1 的重力频率（GF）平均值；（2）alpha@TP9、alpha@FP1、alpha@FP2、alpha@TP10 和 alpha@(FP2–FP1) 的 GF 标准差；（3）FP1 的功率谱熵标准差；（4）TP9、FP1 和 FP2 的 Kolmogorov 复杂度（KC）平均值。这些结果还表明，使用具有少量电极的 EEG 设备进行 VIMS 评估是可行的。
了解对视力受损的人的机器人导犬的期望
摘要 - 动体动物导盲犬通过以负担得起的成本提供对未经裁定的地形的普遍援助，具有增强盲人或视力障碍（BVI）个体的自主性和流动性的巨大潜力。然而，机器人导犬的设计仍未得到充实，尤其是在步态控制器，导航行为，相互作用方法和言语解释等系统方面。我们的研究通过与18位BVI参与者进行用户研究来解决这一差距，其中包括15位甘蔗用户和3名导向狗使用者。参与者与四倍体机器人进行了互动，并提供了定量和定性反馈。我们的研究揭示了几种设计含义，例如对基于学习的控制器和刚性手柄的偏爱，不对称速度，语义通信方法和解释性的逐渐转弯。这项研究还强调了自定义的重要性，以支持具有不同背景和偏好的用户以及电池寿命，维护和天气问题等实际问题。这些发现为机器人导犬的未来研究和开发提供了宝贵的见解和设计含义。索引术语 - 辅助设备，腿部机器人
使用机器学习为视障人士检测纸币
在当今充斥着欺骗和其他欺诈行为的世界里，人们发现生活非常困难。对于盲人或视力有障碍的人来说，情况更糟。他们在日常生活中面临着更多的挑战，特别是在处理货币和其他与金钱有关的问题时。为了帮助盲人，我们正在开发一个项目，帮助他们识别货币的面额，因为钞票上没有盲文标记。伪钞或假钞是另一项难以识别的任务，无论是对健康人还是盲人而言。因此，除此之外，我们还加入了假钞检测系统，帮助每个公民避免被骗。关键词：假钞检测、货币识别、VGG16、盲人、CNN、图像处理。介绍机器学习是一种人工智能能力，它奖励编程应用程序在预测结果时更加谨慎，而无需进行明确修改。ML 计算利用明显的信息作为预期新收益的义务。在神经网络中，卷积神经网络 (ConvNets 或 CNN) 是进行图像分类、图像分析和图像处理的主要方法之一。图像识别、面部识别等是 CNN 广泛应用的领域之一。
附近闪烁频率下的稳态视觉诱发电位之间的局部相互作用
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 被广泛用于指示人类脑电图 (EEG) 研究中自上而下的认知处理。通常，会呈现两个以不同时间频率 (TF) 闪烁的刺激，每个刺激都会在其闪烁频率下在 EEG 中产生不同的反应。然而，在存在竞争性闪烁刺激的情况下，EEG 中的 SSVEP 反应如何仅由于感觉相互作用而受到调节尚不清楚。我们之前已经在从清醒猴子记录的局部场电位 (LFP) 中表明，当两个重叠的全屏光栅以不同的 TF 反相时，存在不对称的 SSVEP 反应抑制，较低 TF 的抑制更大，这进一步取决于光栅的相对方向（平行光栅的抑制和不对称性比正交光栅更强）。在这里，我们首先在男性和女性人类 EEG 记录中证实了这些影响。然后，我们在比之前研究更广的范围内绘制了一个刺激（目标）对竞争刺激（掩码）的反应抑制。令人惊讶的是，我们发现抑制在低频下通常并不强，而是根据目标 TF 系统地变化，表明两个竞争刺激之间存在局部相互作用。这些结果在人类 EEG 和猴子 LFP 和皮层电图 (ECoG) 数据中都得到了证实。我们的结果表明，多个 SSVEP 之间的感官相互作用比以前显示的更复杂，并且受到局部和全局因素的影响，强调需要谨慎解释涉及 SSVEP 范式的研究结果。