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带视频率的视网膜电子纸45,000像素每英寸
摘要：随着对沉浸式体验的需求的增长，显示器的大小和更高的分辨率越来越接近眼睛。但是，缩小像素发射器降低了强度，使其更难感知。电子纸利用环境光进行可见性，无论像素大小如何，都可以保持光学对比度，但无法实现高分辨率。我们显示了由WO 3纳米散件组成的大小至〜560 nm的电气可调节元像素，当显示大小与瞳孔直径匹配时，可以在视网膜上进行一对一的像素 - 示波器映射，我们将其称为视网膜电子纸。我们的技术还支持视频显示（25 Hz），高反射率（〜80％）和光学对比度（〜50％），这将有助于创建最终的虚拟现实显示。主要文本：从电影屏幕和电视到智能手机以及虚拟现实（VR）耳机，显示器逐渐越来越靠近人眼，具有较小的尺寸和更高的分辨率。随着展示技术的进步，出现了一个基本问题：显示大小和分辨率的最终限制是什么？如图1a，为了获得最沉浸和最佳的视觉体验，该显示应与人瞳孔的尺寸紧密匹配，每个像素与视网膜中的光感受器单元相对应。人类视网膜包含约1.2亿光感受器细胞。假设瞳孔直径为8毫米，理想的像素大小为〜650 nm，导致分辨率约为每英寸40,000像素（PPI）。随着像素尺寸收缩，主流发射显示器正在接近其物理极限。这个理论像素大小接近人眼的分辨率极限，代表了显示技术的最终边界，我们将其命名为“视网膜”显示。较小的像素尺寸降低了发射极尺寸，从而导致亮度显着下降，从而使它们越来越难以通过肉眼感知（1，2）。当前，市售的智能手机显示像素通常约为60×60μm²（〜450 ppi），比最终视网膜显示所需的理论尺寸大约10,000倍。已经在这个规模上，肉眼很难感知，尤其是在
单视3D场景重建具有高保真形状和纹理
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义，我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼，正常和分割提示，以促进训练过程。但是，由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用，因此我们使用场景的3D扫描，对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割，但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的，因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意，在训练阶段的过程中，深度，正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程，而在推理阶段则无需。这种调查表明，我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
一项在复视的大鼠模型中的研究-Würzburg
1神经病学系，大学医院和Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Josef-Schneider-STR。 11，97080 Dem，德国Würzburg； pozzi_n2@ukw.de（N.G.P. ）; ip_c@ukw.de（c.w.i. ）; volkmann_j@ukw.de（J.V.） 2人类大学生物医学科学系，Pieve Emanuele，20072年意大利米兰； francesco.bolzoni@unimi.it 3分子生物成像与生理学研究所，CNR，通过Fratelli Cervi 93，20090意大利米兰； gembiella@gmail.com 4 Centro Parkinson E Parkinsonismi，Asst G. Pini-Cto，20072年意大利米兰； pezzoli@parkinson.it 5病理生理学和移植系，人类生理学科，degli decli di Milano大学，通过Mangiagalli 32，20133，20133年意大利米拉诺； paolo.cavallari@unimi.it 6解剖学和细胞生物学研究所，Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Koellikerstr 6，97070Würzburg，德国； esther.asan@uni-wuerzburg.de *通信：isaias_i@ukw.de1神经病学系，大学医院和Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Josef-Schneider-STR。11，97080 Dem，德国Würzburg； pozzi_n2@ukw.de（N.G.P. ）; ip_c@ukw.de（c.w.i. ）; volkmann_j@ukw.de（J.V.） 2人类大学生物医学科学系，Pieve Emanuele，20072年意大利米兰； francesco.bolzoni@unimi.it 3分子生物成像与生理学研究所，CNR，通过Fratelli Cervi 93，20090意大利米兰； gembiella@gmail.com 4 Centro Parkinson E Parkinsonismi，Asst G. Pini-Cto，20072年意大利米兰； pezzoli@parkinson.it 5病理生理学和移植系，人类生理学科，degli decli di Milano大学，通过Mangiagalli 32，20133，20133年意大利米拉诺； paolo.cavallari@unimi.it 6解剖学和细胞生物学研究所，Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Koellikerstr 6，97070Würzburg，德国； esther.asan@uni-wuerzburg.de *通信：isaias_i@ukw.de11，97080 Dem，德国Würzburg； pozzi_n2@ukw.de（N.G.P.）; ip_c@ukw.de（c.w.i.）; volkmann_j@ukw.de（J.V.）2人类大学生物医学科学系，Pieve Emanuele，20072年意大利米兰； francesco.bolzoni@unimi.it 3分子生物成像与生理学研究所，CNR，通过Fratelli Cervi 93，20090意大利米兰； gembiella@gmail.com 4 Centro Parkinson E Parkinsonismi，Asst G. Pini-Cto，20072年意大利米兰； pezzoli@parkinson.it 5病理生理学和移植系，人类生理学科，degli decli di Milano大学，通过Mangiagalli 32，20133，20133年意大利米拉诺； paolo.cavallari@unimi.it 6解剖学和细胞生物学研究所，Julius-Maximilians-Universitätwürzburg，Koellikerstr 6，97070Würzburg，德国； esther.asan@uni-wuerzburg.de *通信：isaias_i@ukw.de
为视障人士提供的智能个人 AI 助理
基于特征提取的盲人物体识别 [4]。SIFT（尺度不变特征）算法被提出来实现该解决方案。它不需要任何形式的图像转换。进行预处理以消除噪声和不均匀照明造成的挑战。然后借助局部特征提取方法找出兴趣点，并为其计算特征或向量和描述符。该算法有助于将图像表示为图像的兴趣点集合，这些图像对图像变换不变且对照明变化有部分影响。它克服了以前实现 RGB 到 HSI 转换的缺点，因为图像的复杂性不会影响性能。但是，所使用的算法是闭源的，很难在不同设备上实现。
宣传单_海康威视AI开放平台V2
海康威视 AI 开放平台旨在解决不同垂直市场的实际挑战，满足各种特定的用户需求。该平台为最终用户提供了一个算法模型库，通过输入样本图像来训练自己的 AI 算法。然后，用户可以将这些模型加载到各种形式的海康威视产品上。该平台还具有私有化部署、低学习成本、友好的用户界面和加速算法应用等特点，允许最终用户定制适合自己需求和场景的 AI 算法，同时确保数据隐私得到良好保护。
数据库错误对通视性估计的影响 * - ASPRS
摘要 数字地形数据库最常见的用途之一是评估空间中各点之间的通视性或清晰视线。这些评估通常用于做出有关设备或人员部署的决策。但是，数据库和真实地形之间会存在误差或差异，并且由于这些差异，现场的可见性将与使用数据库预测的可见性不同。本文介绍了一种在给定误差规范的情况下计算区域可见性概率的方法。结果显示了可见性不确定性对数据库误差和地形粗糙度的敏感性。讨论了对其他参数的敏感性。结果表明，数据库非常适合预测遮蔽，但对于预测可见性则不太可靠。此外，可见性预测的可靠性会随着地形粗糙度的增加而增加。
1型糖尿病控制不良的儿童的视神经炎：病例报告
膀胱癌是全球最常见的恶性肿瘤之一。标准的新辅助或转移性疗法曾经是基于顺铂的化学疗法，但由于年龄，肾功能障碍或脆弱，许多患者没有资格。检查点抑制剂（例如Atezolizumab和pembrolizumab）增强了顺铂符合条件的患者的存活率。最初在基于铂的化学疗法后被批准为患者的二线治疗，Nivolumab经FDA批准，用于在检查员274试验后，用于辅助治疗高风险的肌肉炎性尿路上皮癌。这是针对切除的疾病或顺铂不合格的患者的。最近的发展是基质的纳维洛姆单抗对结局的贡献，这是对阿托佐伊珠单抗作为一种单一疗法或肌肉侵入性膀胱癌的组合的持续调查的补充，为改善控制提供了进一步的希望。
INB-100：衍生的捐赠者试点研究，前视/ ... div>
15名受试者； 10治疗（在DL1治疗的4例，在DL2的RP2D中处理，正在等待治疗）。未经治疗的受试者包括屏幕故障，制造失败，一名受试者在给药前死亡，还有一名受试者接受了学习规范的产品。治疗的受试者为60％男性，中位年龄
关于帮助和指导视障人士的人工智能和基于视觉的方法的最新进展的调查
方法 % 至论文参考。到论文 SLAM 16.7 [ 19 , 26 , 29 , 38 , 40 ] 编码器/解码器 16.7 [ 22 , 28 , 40 , 46 , 48 ] RANSAC 16.7 [ 23 , 24 , 26 , 29 , 47 ] A* 16.7 [ 19 , 25 , 26 , 29 , 30 ] 卡尔曼滤波器 16.7 [ 23 , 25 , 26 , 30 , 39 ] YOLO 16.7 [ 32 , 33 , 35 , 42 , 45 ] VGG 13.3 [ 25 , 28 , 36 , 44 ] Inception 10 [ 37 – 39 ] 特定算法 20 [ 28 , 30 , 41 , 42 , 47 , 48 ]