XiaoMi-AI文件搜索系统
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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
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）
并非对未来的预测：基于当今技术的可信科幻角色设计
本论文的研究从新技术或现有技术开始，目的是使角色更加逼真、视觉功能性、美观和严谨。在此过程中，作者避免了不确定或抽象的技术方面，例如：特定技术参数、摩尔定律和人体工程学（Parmentola，2006）。当遇到获取某些材料的困难时，问题要么是“模糊的”，要么是理论上可行的技术或预测，以科学为参考。与作为参考的项目相比，本研究仅探索了表面，并采取了任何视觉上有趣的方面，重点关注机器人的机制和运动活动（例如关节配置）。简而言之，“外观”是本研究关注的焦点。
人工智能造福全球峰会快照
dot.Lumen 致力于通过触觉反馈技术改变视障人士的出行方式。触觉技术利用振动和触觉将感觉传达给用户。全球有超过 3.3 亿视障人士，导盲犬并不是一个可扩展的解决方案来满足这一需求。受到自动驾驶汽车所用技术的启发，首席执行官兼创始人 Cornel Amariei 及其团队推出了一款使用触觉提示引导用户在室内和室外行走的耳机。这款耳机能够避开障碍物、识别感兴趣的物体并在城市或乡村环境中引导用户，无需互联网连接或预先绘制环境地图。这款眼镜预计将于明年初推出，将与地图和公共交通相结合，引导用户到达目的地。
洞察/激发 – 研究与创造活动
Bonnie Collura 的“Together, Tacit”项目旨在为视力低下、盲人和视力正常的人提供包容性体验，通过创造性合作来交换隐性知识。一种工作流程使用触觉虚拟现实手套，该手套具有振动反馈系统，可模拟虚拟空间中的雕刻感。视障参与者的动作被转化为三维标记。然后，这些虚拟形状被 3D 打印成有形模型，而视力正常和视障团队成员则将其用作合作制造新形式的跳板。另一个工作流程探索如何通过纺织品和绘画来转化触觉。该项目是与宾夕法尼亚州立大学工程学院的教师和学生合作完成的。
墨尔本共济失调研究通讯
视觉增强前庭眼反射 (VVOR) 使用小脑和前庭系统，并且可以测量。小脑和前庭系统联合功能的一个例子是视觉增强前庭眼反射 (VVOR)。它使我们能够在头部运动时保持稳定的视力。在共济失调的情况下，VVOR 的中断通常表现为视觉不稳定（运动时视力模糊）和头晕。现实生活中的例子包括在上下自动扶梯时盯着标志。我们可以记录和确认 VVOR 异常，方法是使用特殊的护目镜记录眼球运动，同时检查者慢慢地左右或上下转动您的头部。以下是我们记录的示例。
聚焦 CalPERS 健康数据战略与研究
描述：健康计划的质量指标将以视觉形式呈现，以显示哪些目标正在实现、年度趋势以及计划间和其他购买者的比较。在可行的情况下，视图将可按人口统计数据进行过滤。
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家