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一种改进的转导视网膜粪便细胞的方法...
眼睛和视网膜提供了一个独特的模型系统，用于研究神经元中遗传操作的影响。视网膜的输出细胞是视网膜神经节细胞（RGC），它们是位于视网膜内表面的神经元，与眼睛的玻璃体室相邻[1，2]。RGCS将其轴突向下伸出视神经，以将视觉信息从视网膜传输到大脑[1，3]。因此，不同的隔室允许通过玻璃体向RGC提供处理，并监测治疗对大脑中RGC的视神经和末端场中轴突的影响。RGC的正常功能对于维持视力至关重要，对RGC或疾病（例如青光眼或视神经神经病）的损伤[4]可能导致视力丧失。使用基因疗法介入神经元变性的过程可能会导致RGC存活，潜在地保留或恢复视力。治疗RGC的一种方法是通过注射重组腺相关病毒（AAV）向量转导这些细胞。
指导视觉模型选择跨任务，域和知识类型的视觉提问
视觉提问（VQA）是用户体验的关键，尤其是在改善视觉语言模型（VLMS）的概括能力之后。但在实际设置中使用标准化框架评估应用程序要求的VLM仍然具有挑战性。本文旨在使用端到端框架解决该问题。我们提出VQA360 - 一种源自估计的VQA基准测试的新型数据集，该数据集用任务类型，应用程序域和知识类型注释，以进行全面评估。我们还引入了Goeval，这是一种使用GPT-4O开发的多模式评估度量，与Human判断相关系数为56.71％。我们使用状态VLMS的实验表明，没有任何单个模型都普遍擅长，因此，将正确的选择成为关键的设计决策。专有模型（例如Gemini-1.5-Pro和GPT-4O-Mini）通常优于其他模型，但是诸如InternVL-2-8B和COGVLM-2-LALAMA-3-19B之类的开源模型也表现出竞争优势，同时提供了其他优势。我们的框架工作也可以扩展到其他任务1。
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 ]