XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System为视障
使用基于 AI 的避障技术实现无人机安全着陆
摘要 — 随着第四次工业革命的进行，许多关于无人机的研究工作已经积极开展。目前，无人机技术最重要的部分之一是飞行过程中障碍物的自主识别和避障。通常情况下，无人机依靠 GPS 信号按照飞行前指定的航路点飞行。然而，当无人机接近指定着陆点时，可能会出现障碍物和不可预见的物体，这些障碍物和物体可能会严重危及无人机的安全着陆。因此，无人机的安全着陆成为一个非常重要的问题。在这方面，本研究探讨了将人工智能 (AI) 技术应用于无人机的可能性，以提高安全性。通过将图像传感器、支持 AI 的物体识别和无人机飞行控制计算机集成在一起，无人机可以更安全地着陆，而不必担心在飞行着陆阶段因意外障碍物而翻倒或严重损坏。 索引术语 — 着陆平台跟踪、避障、图像分割、人工智能、二维坐标、飞行控制
高度自动化汽车中的避障 - 南特 - LS2N
方法来协助驾驶员控制车辆。目前，该方法正在考虑用于制定手动和自动驾驶模式之间平稳过渡的策略。本文有两个目标。首先，它提出采用现有的触觉共享控制策略来实现手动和自动驾驶模式之间的转换，并在驾驶模拟器上对真实驾驶员评估这种方法。其次，它提出在避障环境中评估四种不同的过渡曲线。第一个曲线是从自动驾驶模式逐渐过渡到共享控制模式，然后在越过障碍物后从共享控制模式再次过渡到自动驾驶模式。第二个曲线是从自动驾驶模式逐渐过渡到手动模式。第三个曲线是从自动驾驶模式到手动模式的二元过渡。最后，在第四种条件下，驾驶员超越自动驾驶模式。这些过渡曲线在驾驶模拟器上以曲线和直线进行评估。结果首先验证了使用触觉共享控制策略来执行手动和自动驾驶模式之间的转换。自动化系统和驾驶员提供的扭矩分配与预期共享水平的进展相对应。其次，无论是在转向性能还是主观评价方面，渐进式过渡都比二元过渡和自动驾驶模式的覆盖更具优势。
算法和人工智能 (AI) 工作场所中的人工智能
使用人工智能作为合理便利的示例包括：• 路线导航应用程序• 可为视障人士描述人物、物体和文本的应用程序• 语音转文本应用程序，可将口头单词转换为文本格式并显示在屏幕上，供聋人或听力障碍人士使用• 使用眼球控制来操作计算机的工具，供身体残疾人士使用• 可将文档中的复杂内容转换为通俗易懂的语言的文本处理系统• 可帮助个人解读情绪和社交暗示的智能眼镜，帮助神经多样性人士理解和表达情绪并进行眼神交流。
自卫队福岛地方协力本部兼职（残障人士）招募信息……
成立或加入其他组织的人。 (3) 依据1999年修正前的民法典规定被宣告为无行为能力人的人（精神障碍者除外）。 4. 申请程序 请向就近的公共就业保障所（Hello Work）提交兼职会员申请表。
促进残疾人积极参与国防装备局的计划
F. 在招聘和聘用时，我们不会进行如下不当待遇。 (a) 消除或限制具体障碍。 (b) 设定条件，例如能够自行通勤上班。 (c) 设定条件，例如能够在没有助手的情况下完成工作。 (d) “我属于/在就业支持组织注册，可以在就业期间获得支持。
Viswanathan 摘要
意义：该项目解决了眼药使用方面的关键挑战，特别是对于老年人和视障人士。传统的滴眼瓶经常导致剂量不准确或漏用以及污染风险，所有这些都会损害治疗效果和患者安全。该项目通过设计一种直观、经济实惠的设备，提高了眼部护理的可及性，确保用户无需帮助即可准确、卫生地使用药物。可生物降解的纸质涂抹器系统的加入将保持无菌性，同时也是环保的。此外，该项目将延长单个滴眼瓶的给药剂量，减少所需的一次性塑料数量。项目成果：
科埃特基丹军事学校学员
日常生活： - 3 把挂锁； - 一个完整的洗漱包（毛巾、肥皂、剃须用品、湿巾等）； - 一个小型个人急救箱（扑热息痛、水泡护理、绷带、Compeed、敷料等）； - 一双淋浴时穿的人字拖或凉鞋； - 适当的平民服装； - 一块黑色天文台手表； - 女员工需配备发网或发夹（需扎发髻）和发胶； - 衣架； - 为视障人士提供第二副带有松紧带的眼镜； - 棉签、旧抹布、牙签； - 黑色和红色细头永久性记号笔； - 学习用品：笔记本或活页夹、A5 格式小笔记本、黑色和/或四色笔； - 信纸； - 指甲油去除剂。
控制中枢神经系统发育和疾病的大脑免疫系统
图2：B-1A细胞在发育过程中B-1A细胞的少突胶质细胞的发育控制机理，B细胞被CXCL13从血液中吸引，CXCL13是由脉络膜丛产生的，并被定位于边界区域，例如脉络膜丛和脑膜。这些B细胞将其性质变成B-1A细胞，产生天然抗体，促进OPC的生长并控制少突胶质细胞的成熟。
人工智能通过眼底照片检测视乳头水肿
结果 来自 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14,341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统对视乳头水肿检测的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。