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量子网络上的多方通信
量子网络领域目前是量子技术的主要研究领域。各个层面的研究都在进行中。在理论层面，要描述量子网络的特征并定义适当的优点。在实施层面，要定义应用于全球网络的协议规范。在具体层面，要真正构建量子网络。量子通信中最简单的行为之一，即单个二分纠缠态的分布，已经得到了深入研究，因为它是一个简单的问题，易于描述、模拟和实施。它对于一个突出的量子网络应用也很有用：加密密钥的安全分发。然而，量子网络的用途远不止于此。现实的量子网络理论应该考虑到全球网络上将发生的多个同时分布。完整的量子网络理论应该考虑多分纠缠态的分布，因为它们对于许多量子信息应用（如秘密共享）都很有用。因此，要充分利用量子网络，就需要研究多部分状态在量子网络上的同步分布。在本文中，我们报告了该领域的几项进展。我们首先研究了通过使用纠缠梳理和量子态合并在渐近状态下对先前分布的资源进行回收。然后，我们使用一种在量子信息中使用的特殊形式，即矩阵积状态形式，研究并解决了基本网络瓶颈问题。利用这个结果，我们使用张量网络形式来描述量子态的分布。我们还使用这种形式来描述一类广泛的经典分布协议。我们利用这种相似性将经典相关性在经典网络上的分布与量子态在量子网络上的分布进行比较。我们展示了经典协议的存在，这意味着量子协议的存在，但反之则不然。我们还使用图状态形式和一点图论，构建了在量子网络上分布特定类别的状态（如图状态和 GHZ 状态）的协议。最后，我们在更现实的环境中实现了先前的协议，并参与了量子网络模拟器 QuISP 的多部分特征的制定。我们还旨在向广大受众普及和传播量子信息的概念。我们报告了基于量子光学的视频游戏的创建，为现有的普及游戏学增添了新的内容。为了开发它，我们使用了游戏化学习文献中已知的几种机制，并将测试其对广大受众的影响
使用深度学习的皮肤癌检测
印度卡纳塔克邦的技术大学卡拉布拉吉。摘要：癌症是一种致命的疾病，由于无法控制的身体细胞的生长而引起。每年，很多人都屈服于癌症，并被标记为最严重的公共卫生障碍。癌症都可以在人类解剖学的任何部分中发展，其中可能包括数万亿个蜂窝镜。最常见的癌症之一是皮肤癌，在皮肤上层发展。以前，使用蛋白质序列和不同类型的成像方式用于皮肤癌检测机器学习技术。机器学习方法的缺点是它们需要人类工程的功能，这是一项非常艰巨且耗时的活动。深度学习通过提供自动特征提取的设施在某种程度上解决了这个问题。在这项研究中，基于卷积的深神经网络已使用ISIC公共数据集用于皮肤癌检测。癌症检测是一个敏感的问题，如果不及时，准确地检测到，它很容易出现错误。单个机器学习模型检测癌症的性能是有限的。个人学习者的综合决定预计将比单个学习者更准确。合奏学习技术利用了学习者的多样性来做出更好的决定。因此，可以通过将学习者的决策（例如癌症检测）梳理来提高预测准确性。1。技术与人工的整合在本文中，使用VGG，CNN和Resnet的学习者进行皮肤癌检测的学习者开发了深度学习者的合奏。结果表明，深度学习者的综合决策优于在敏感性，准确性，特异性，F得分和精确度方面的学习者发现。这项研究的实验结果提供了一个令人信服的理由，以用于其他疾病检测。关键字：VGG，CNN，Resnet，暴力识别，深度学习，OpenCV，Firebase，JSON。引言皮肤癌检测项目致力于创建一种尖端技术，以早期发现和确定癌症的皮肤状况。皮肤癌经常发生并且可能致命的疾病，并且早期鉴定对于有效治疗和改善患者预后至关重要。这项研究打算使用诸如计算机视觉和机器学习之类的尖端技术来开发可靠的系统，可以帮助医生识别和分类与皮肤癌相关的皮肤病变。皮肤癌是全球健康问题，多年来其发病率稳步上升。及时发现和确定皮肤疾病癌症对于防止其进展并确保迅速干预至关重要。传统上，皮肤科医生依靠视觉检查和对皮肤病变的手动分析来确定其恶性潜力。但是，此过程可能具有挑战性和主观，从而导致准确性和潜在诊断错误的差异。
人工智能和学习的变革性影响
通讯员：约翰·费尔南多·霍约斯·帕蒂尼奥，哥伦比亚奥卡尼亚。手机：+57- 3014435662。ORCID：https://orcid.org/0000-0002-0377-4664 电子邮件：jfhoyosp@ufpso.edu.co，研究地点：北桑坦德省奥卡尼亚 _______________________________________________________________________________________________________________ 1：哥伦比亚奥卡尼亚分校弗朗西斯科·德保拉·桑坦德大学动物科学系教授和研究员。电子邮件：jfhoyosp@ufpso.edu.co； ORCID：https://orcid.org/0000-0002-0377-4664 2：哥伦比亚奥卡尼亚 Comfanorte 高等教育基金会 FESC 和弗朗西斯科·德·保拉·桑坦德大学奥卡尼亚分校的教授和研究员。电子邮件：bl_velasquez@fesc.edu.co； ORCID：https://orcid.org/0000-0001-7718-853X 3：哥伦比亚奥卡尼亚分校弗朗西斯科·德·保拉·桑坦德大学系统与信息学系教授兼研究员。电子邮件：dwricob@ufpso.edu.co； ORCID：https://orcid.org/0000-0002-1808-3874 4：墨西哥国家技术学院/墨西哥科利马技术学院电气与电子工程系教授兼研究员。电子邮件：ngarcia@colima.tecnm.mx； ORCID：https://orcid.org/0000-0002-7078-0941 摘要 4.0 工具在农业领域的应用被视为改进生产流程的一种有前景的策略。本研究进行了系统的文献图谱，旨在探索人工智能（AI）和机器学习（ML）在农业领域的可行性。为此，选择了四个关键词：“人工智能”、“机器学习”、“农业部门”和“可持续性”，在四个数据库中进行搜索，共获得 99 篇文献。在应用纳入（I）和排除（E）标准后，发现其中只有 66 个符合既定参数。然后根据研究目标将研究分为四类：一般研究、动物生产、植物生产和可持续性。结果表明，这些工具的应用带来了经济、环境和社会效益，可以优化资源并减少农业生产的影响。总之，将人工智能和机器学习融入农业领域具有巨大潜力，可以提高该领域的可持续性和效率。关键词：精准农业、可持续发展、电子农业、人工智能、决策、精准畜牧业。摘要 4.0 工具在农业领域的应用被视为改进生产流程的一种有前景的策略。在这项研究中，为了探索人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在农业领域的可行性，进行了系统的文献梳理。为此，选择了四个关键词：“人工智能”、“机器学习”、“农业领域”和
卢旺达的冷链物流项目和园艺出口公司的绩效：
在全球范围内，园艺进口的前三个市场是欧洲，美国和阿联酋。本研究的一般目标旨在评估卢旺达园艺出口公司园艺出口公司绩效的影响：卢旺达园艺出口商协会的案例研究。这项研究的具体目标：评估卢旺达园艺出口公司在卢旺达的园艺导出公司产生的成本相关的影响，以评估冷链物流中使用的技术对兰旺达园艺公司绩效的贡献，并确定冷链商店对HORTICURTURTURTURAURT EXPORTURE COMPACY的地理位置的影响。研究的重点是系统理论和基于资源的理论。通过结合定量和定性分析技术，研究人员使用了一种相关方法来寻找研究组件之间相互作用的模式。这项研究基于卢旺达园艺出口公司120名受访者中92名的回应。统计抽样和其他方法是研究中使用的“混合方法”方法的一部分。分层和随机抽样用于选择出口商，同时使用方便和有目的的抽样来从冷链物流管理组中选择参与者。使用个人和次要来源，该研究旨在确定冷链物流对卢旺达园艺出口业务增长的影响。对于辅助数据集，他们通过经济记录和冷链设施的相关文件梳理。对于主要数据集（涵盖2021 - 2023年）的主要数据集，研究人员利用封闭的问题来调查参与者。使用社会科学统计软件包的24版对数据进行了分析，这是社会科学领域广泛使用的统计工具。描述性数据以显示百分比和频率的表中显示。此外，进行了回归分析，以更深入地研究研究变量之间的关系。调查结果表明，某些因素与绩效之间存在显着关联。首先，与冷车和冷房间相关的成本与性能相关（β= 0.427，p <0.05）。这意味着维持冷车和房间的较高支出往往与园艺出口公司之间的表现更好。其次，冷链物流中使用的技术也与性能表现出正相关，尽管效果大小较小，并且p值略高（β= 0.395，p <0.05）。这表明在管理冷链物流过程中采用先进的技术可能会对这些公司的业绩产生积极贡献。最后，冷链商店的地理位置显示出与性能的显着正相关关系（β= 0.879，p <0.05）。结果表明，园艺出口公司可以通过投资冷链物流，制冷和持有设施来提高其绩效和利润。如果卢旺达想让园艺出口更具竞争力，则在做出最终决定之前，Hear应该权衡各种冷卡车和冷房间解决方案的利弊。关键词：冷链物流项目，与冷车和冷空间相关的成本，冷链商店的地理位置，园艺导出公司，绩效，冷链物流中使用的技术………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
对称性与人工智能相遇 摘要 目录 1 简介
电磁学的麦克斯韦方程、爱因斯坦的狭义和广义相对论以及粒子物理学中基本力的规范理论。从更务实的角度来看，对称性有很多应用，例如晶体学中的应用或它们为问题研究带来的简化：对称性是手头信息背后的组织结构。因此，发现这种模式可以加深理解，就像罗夏赫测试的简单情况一样：注意到墨迹的反射对称性可以帮助孩子猜测这些图画是如何制作的，即通过将吸墨纸折叠起来。这种理解使我们能够简化处理数据的方式，并且在更深层次上可以表明存在更高层次的原理。对称性与简单性甚至优雅之间的这种联系在理论物理学中经常出现。在艺术中，对称性也经常与优雅的概念联系在一起。这并不是说对称的艺术品更美丽，因为众所周知，大多数人更喜欢对称性不是完全对称，而是略有不完美或破碎的面孔、乐曲、绘画和照片 [ 1 , 2 ] 。在物理学中，对称情况的偏差通常被认为是一种有用的近似技术，因为在自然界中很少发现完美的对称性。发现对称性的一个物理学例子是火星的运动。天文学家第谷·布拉赫在 1601 年去世前，收集了它在夜空中位置的最精确记录。这些数据中有一个底层结构，约翰尼斯·开普勒花了很多年才将其梳理成椭圆形 1 。从这种更简单的数据表示中，艾萨克·牛顿能够推导出引力定律，该定律表现出中心对称性，毫无疑问，与最初的观测集合相比，它更简单、更深入、更普遍地描述了天体的运动。快进许多年，我们现在明白，牛顿定律可以通过将对称性强加于一个称为作用的抽象对象上来获得。我们在本文中的想法是为布拉赫和牛顿之间的开普勒中间步骤的自动化或人工智能 (AI) 版本奠定基础。面向任务的功能性 AI 一般概念实现称为机器学习 (ML)。它涉及为计算机提供一般处方的算法，以便逐步逼近（或学习）适当的规则来重现特定的观察结果。这与传统程序形成了鲜明对比，传统程序缺乏这里所需的表达能力。目前，科学，尤其是物理学，正在经历一场革命 [ 3 ] ，因为在具有大数据集的实验领域中采用的 ML 方法被应用于更正式的领域，甚至用于符号数学 [ 4 ] 。ML 确实特别擅长模式识别，因此我们提出一个问题：当这些方法用于从数据中提取信息时，它们是否也能检测到它们所接触的数据中对称性的存在？如果可以，它们会自动这样做吗？它们是否自然地根据对称模式组织信息？在本文中，我们迈出了回答上述问题的第一步。除了好奇心和想要了解自然法则和机器学习的发展方式的愿望之外，我们还运用我们的方法来研究物理和艺术之间的深层联系。在第 2 节中基于物理的设置上训练算法之后，我们在第 3 节中将它们应用于艺术品并评估它们的对称性。这项工作可以进行许多扩展和应用，在第 4 节中我们将讨论这个方向的一些想法。
7941 - 姿势。 1911
肩膀水下草地（3140）的中性营养库（3140）需要：保持水下入口草地的数量和多样性。最佳> 4种rampons。fotic区> 15 m深或湖底发生轴> 5 m深。或到湖底。pH稳定，7 -8.5。没有物种可能例外。允许的加拿大Uroon。没有物种像刚性水龙头一样膨胀，梳理藻类，螺纹藻类。缺乏蓝细菌。不包括污水供应，富营养，捕捞用途等的压力。娱乐用途，岸边区域的碎片，匆忙和饮食品，这可能会使水参数恶化或等级植被状态。--- OCH的正确状态。老人和天然富营养化的水库（3150）需要：恶化的物理化学参数：透明度（奇观--- OCH的正确状态。老人和天然富营养化的水库（3150）需要：恶化的物理化学参数：透明度（奇观secchi盘）> 2.5 m（在底部较浅），无论因素如何。schindler;覆盖率<25％，在Storonia <50％面积水。没有物种外国和侵入性可能例外。允许的加拿大Uroon。pH 6.5 -7.9。电导率<600 micros/cm。没有蓝细菌的开花。将污染物的压力排除在流域和不良经济形式之外。渔业，Nat Urte Brade和Litoral。pH 3- 7。 物种 多营养和可能 物种pH 3- 7。物种多营养和可能物种在牛弓湖的情况下：河流的自然动力学和水文状态；有机会与现有牛弓湖的河水形成新的牛弓湖泊和自然周期性接触。水（3160）需要：相关泥炭沼泽的水文和植被的自然状况；电导率<100 micros/cm; TDS <60 m/dm3;水颜色：<50 mg pt/dm-3（或水棕色，透明或低笨拙的I）。没有泥炭沼泽外的主动人工排水或供水沟的网络；带有多米诺骨牌的浮游生物。压缩，现在嗜酸性，没有蓝细菌或蓝细菌或硅藻的统治；排除强化。经济鱼，特别是受精和石灰。--- OCHR的正确状态。 变量 - 煮的Taniem Meadows（6410）要求：行为。 可变和潮湿的栖息地条件已启用。 但是，至少偶尔（不是一年）割草。 --- OCHR的正确状态。 高泥炭沼泽（7110）需要：沼泽，自然水病。 水位不超过10 cm ppt。 由于采取了保护性动作（沟渠的回填，分区的构造等），没有足够范围“中和”的排水基础设施引流沼泽或排水基础设施网络的网络。 --- OCHR的正确状态。 过渡性泥炭沼泽和地震（7140）需要：Bałne，天然水病。 水位不超过10 cm ppt。 --- OCHR的正确状态。 从植物上降低泥炭底物。--- OCHR的正确状态。变量 - 煮的Taniem Meadows（6410）要求：行为。可变和潮湿的栖息地条件已启用。但是，至少偶尔（不是一年）割草。--- OCHR的正确状态。 高泥炭沼泽（7110）需要：沼泽，自然水病。 水位不超过10 cm ppt。 由于采取了保护性动作（沟渠的回填，分区的构造等），没有足够范围“中和”的排水基础设施引流沼泽或排水基础设施网络的网络。 --- OCHR的正确状态。 过渡性泥炭沼泽和地震（7140）需要：Bałne，天然水病。 水位不超过10 cm ppt。 --- OCHR的正确状态。 从植物上降低泥炭底物。--- OCHR的正确状态。高泥炭沼泽（7110）需要：沼泽，自然水病。水位不超过10 cm ppt。由于采取了保护性动作（沟渠的回填，分区的构造等），没有足够范围“中和”的排水基础设施引流沼泽或排水基础设施网络的网络。--- OCHR的正确状态。 过渡性泥炭沼泽和地震（7140）需要：Bałne，天然水病。 水位不超过10 cm ppt。 --- OCHR的正确状态。 从植物上降低泥炭底物。--- OCHR的正确状态。过渡性泥炭沼泽和地震（7140）需要：Bałne，天然水病。水位不超过10 cm ppt。--- OCHR的正确状态。 从植物上降低泥炭底物。--- OCHR的正确状态。从植物上降低泥炭底物。由于采取的保护作用，没有足够的范围“中和”网络的网络，以及排水基础设施脱水或排水基础设施的其他要素，这是由于采取了保护作用而“中和”的。przygiełkowa（7150）需要：10厘米PPT -2 cm NPT的水位。由于采取的保护作用，没有足够的范围“中和”网络的网络，以及排水基础设施脱水或排水基础设施的其他要素，这是由于采取了保护作用而“中和”的。--- OCHR的正确状态。 沼泽森林和森林（91d0）需要：沼泽水合。 无人为脱水。 ------- OCHR的正确状态。沼泽森林和森林（91d0）需要：沼泽水合。无人为脱水。----
左视觉忽视活动
想象一个世界，您只能看到盘子的一侧。您开始在页面的中间写作，句子似乎开始句子。穿好衣服时，您可能只穿过衬衫袖子上的右臂，或者只能梳理头发的右侧。有左忽视的人具有神经系统状况，使他们只专注于周围的一侧。在大脑的右侧遭受损害后，许多中风和脑受伤的幸存者都会发展出这种注意力不足。据估计，经历右侧中风的人中有25％会遭受一定程度的左派忽视。研究表明结果有所不同，但所有人都同意忽视会导致其他认知通讯问题和预后较差，而不是没有人没有。对大脑左侧的损害会导致右忽视，这较不常见，而且通常更温和。有些患有左侧脑损伤的人也经历了失语症，因此很难发现轻度的右忽视。在健康的大脑中，双方都可以一起工作，但是对一个人的损害会造成严重的缺陷。视觉注意疗法为两种情况提供治疗方法，使用户可以控制他们希望视觉信号出现的位置。那些遭受忽视的人并不是故意忽略事物；由于复杂的神经系统电路和结构，他们的大脑只是不参与空间的某些部分。免费提供了免费的pdf概述左忽略，这可能对家庭有所帮助。下载还将用户添加到邮件列表中，他们可以随时取消订阅。忽视有时被称为单方面视觉空间忽视或半专业的忽视，这不是视觉缺陷，而是关注的问题。有些人会忽略单方面的忽视，他们知道自己的损害，而另一些人则不知道或否认其存在，称为厌氧。视觉空间忽略包括各种类型，包括电动机，触觉和听觉忽视，每种都会影响身体一侧对特定刺激的注意。视觉空间忽视的两种主要形式是以自我为中心和以中心为中心的忽视。以中心为中心的忽视阻止个人在被忽视的一侧感知物体或空间，而不论其视角如何，而同类忽略的忽视限制在将物体放置在其视野中时对物体的左侧有意识。忽视会影响一个人对个人，周围和人外体空间的看法。个人空间是指一个人的身体，个人空间包括ARM触手可及的区域，外界空间延伸到该范围之外。在这些空间中被忽视的人可能会表现出行为，例如忘记剃须或穿衣服。幸运的是，这种类型不如忽略人周围或外界空间。研究表明，具有视觉空间忽视的个体在被忽视的一侧表现出对项目的潜意识处理，包括启动效果和对情绪激发的刺激的关注。这些知识可帮助研究人员确定涉及忽视的潜在认知途径。为了准确诊断这种情况，医疗保健专业人员使用各种工具和技术。各种专业人员，例如语言病理学家和职业治疗师，使用诸如线划分任务之类的评估来测试脑损伤后的忽视。在此处给出了文章文本，评估经历了右侧中风的个人的视觉空间忽视可能具有挑战性。取消任务涉及要求个人在页面上划出特定项目，而时钟绘制任务需要填写数字并绘制手以显示给定时间。这些任务可以揭示个人忽视，其中包括以自我为中心和以中心为中心的方面。不同的测试具有不同水平的灵敏度。最准确的方法是取消测试，该测试的假阴性率较低。但是，仅执行一个测试可能无法捕获所有忽视案件。全面的评估应包括多个任务，并询问家庭成员他们观察到的行为。左忽视的有效治疗通常涉及视觉扫描任务。治疗可以产生快速的结果。视觉注意疗法结合了取消任务以模拟阅读。该应用程序还为每个正确且错误的响应提供了视觉和听觉反馈。研究表明，某些治疗方法表明有效性，包括肢体激活，灯塔策略，棱镜眼镜，言语和视频反馈，警报训练和感觉刺激。虚拟现实和心理象征治疗也有希望。需要进一步的研究来探索其他策略的功效，例如视觉或言语提醒。视觉注意疗法提供了一种定义明确的忽视治疗方法，重点是一个月内的密集交付，并进行了明确的理由和日常评估。但是，需要更多的研究来充分了解改进的概括和维护。视觉注意治疗应用程序提供快速取消测试，以准确评估右侧中风后视觉空间忽视。该应用程序包括用于左忽略治疗的字母取消任务，模拟阅读所需的扫描以及视觉和听觉反馈。它为左右忽略提供了选项，允许用户指示视觉信号在实践活动中的出现。该应用程序还在左侧使用闪烁的信号，以在将用户的眼睛向左吸引，然后将其褪色为纯色。中风后的左侧忽视是一种常见的症状，当右顶叶损坏时会发生。大脑的这一部分在空间意识和注意力中起着至关重要的作用，使我们能够注意到身体和环境左侧的物体。因此，左侧忽视的人可能难以执行需要注意左侧的日常任务。例如，它们可能会撞到对象或难以在空间中导航。这种情况也会影响社交互动，这使护理人员引起人们的关注具有挑战性。要评估左侧忽略，治疗师经常使用简单的测试，例如在空时钟上填写数字。如果该人仅在一侧填写数字，则可能表明他们很难在左侧注意到对象。必须认真对待这种情况，因为它可能会带来安全风险。例如，有左侧忽视的人可能不会注意到过马路时从左边驶来的汽车。专业诊断对于解决中风后左忽视至关重要。现在您了解了其原因和症状，让我们探索治疗选择。合格的治疗师可以帮助您进入正确的路径，解决左侧视野削减等相关并发症。基于证据的方法，您的治疗师可能建议的是视觉扫描训练，棱镜适应，肢体激活，眼睛修补，感觉刺激，心理成像，躯干旋转和机器人辅助治疗。视觉扫描训练和棱镜适应是两种有效的左忽视治疗方法，它们背后有大量研究。建议从治疗师那里寻求专业帮助，同时还继续在家中康复以保持大脑的刺激并有助于康复。练习视觉扫描练习可能特别有用，因为它训练大脑专注于受影响的环境方面。由于神经可塑性，这些练习的一致练习可以随着时间的流逝而提高注意力和反应时间。开始，尝试通过在书的左侧画一条荧光笔线来尝试使用锚定技术，然后练习将眼睛从右到左移动直至找到标记。这种活动通常用于职业治疗中，用于中风后的左忽视。您还可以要求护理人员帮助您进行此练习，以确保您从每行的开头开始阅读。另一种有用的技术是通过将头向左和向右转，在开始任何任务之前先寻找两种方式。这有助于训练大脑注意更多的空间，并且通常被称为灯塔扫描技术，因为它与灯塔梁的相似之处。以获取字母识别，请尝试打印出单词搜索并寻找特定的字母，或者要求护理人员用荧光笔标记每个字母，以便您可以计算它们。另外，请与护理人员一起行走时玩一款Ispy游戏，要求他们在您的左侧找到对象，然后您将其识别并指向。迷宫是可以适应视觉扫描训练的另一项活动。当卡住时，请尝试完成迷宫，同时将头向左转到左侧。最后，在必要时在护理人员的指导下将物品放在左侧（例如衣服或银器）中，将日常工作混合在一起，从较小的任务开始，例如将牙刷放在左侧。作为康复的一部分，请尝试尽可能与左侧的家人和护理人员互动。通过确保您在用餐时与您交谈的人坐在您的左边是习惯。您还可以将练习纳入日常工作中，尤其是在与职业治疗师一起工作的情况下。要求他们在家中进行涉及视觉扫描的活动，这可能有益于改善左忽略。在我们的康复中心，我们看到了幸存者的成功故事，他们在使用基于音乐的手动治疗设备的MusicGlove时无意中通过视觉扫描改善了左派忽视。该设备要求用户与音乐同步进行治疗性手动运动，这涉及屏幕的视觉扫描。这有助于至少两个幸存者改善了中风后的左忽视。这是他们的故事：莫妮卡的丈夫在我们的计划中取得了重大进展，甚至克服了他的左忽视赤字。克里斯汀的丈夫也正在通过Musicglove进行改进，这可以帮助他记住使用左手并克服左手忽视。虽然MusicGlove旨在改善手工功能，但很高兴看到它也有助于左翼忽视。这证实了视觉扫描作为中风后左忽视的治疗的有效性。在您的医疗团队的正确指导下，您可以在舒适的家中开始视觉扫描培训。