XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System盲人
盲人三分之一的格罗弗搜索氮 - >
在这里，我们付诸实践了盲端服务器量子计算的概念，其中有限的量子功率的客户端控制功能强大的服务器上的量子计算执行，而无需揭示计算的任何细节。特别是它是一个三节点设置，可以盲目执行口腔量子计算。在此盲目的口腔量子计算（BOQC）中，Oracle（Oscar）是另一个节点，功率有限，与客户（Alice）合作以向服务器提供量子信息，以便盲目执行量子计算的甲骨文部分。我们使用确切的Grover算法的两量和三个Qubit版本（即具有数据库大小为4 n⩽88）的测试，在GATE阵列方案和盲人群集状态方案中获得这些算法的最佳实现。我们讨论了使用氮胶丝钻石电子和核Qut在最先进的三节点实验中执行这些方案的可行性。
在早期的先天盲人的“视觉”皮层中解码到达方向
< ％31 6（/wrà'dqlho7xuqehuj wudyho ihoorzkls iurp wkhdqg D 35.0 $ judqw irp wkh DQG D -R \ yhqwxuhv judqw wr $
盲视 大脑植入技术帮助盲人恢复视力
录制和播放视频？这个比喻很恰当，因为盲视旨在将摄像机捕捉到的图像并由计算机处理后直接发送到人脑中产生视觉的部分。生物视觉：光线通过眼睛的晶状体聚焦到视网膜上。视网膜中的细胞将光线转换成电信号。这些电信号传输到视神经，视神经将这些电信号传送到大脑的视觉皮层。视觉皮层将这些电信号处理成我们看到的图像。摄像机视频录制：光线通过摄像机镜头进入并聚焦到图像传感器（CCD 或 CMOS）上。传感器将光线转换成电信号。来自图像传感器的电信号由系统微芯片和电路处理。这包括调整曝光、白平衡和其他设置。处理后的图像数据被数字化并存储在摄像机的内存或外部存储设备上。 Neuralink 将使用摄像头和计算机处理器来创建 Blind-sight 直接传输到大脑视觉皮层的电信号。人眼记录图像的方式与相机不同。我们的大脑对周围的世界产生连续的感知，但这种感知不会以数据的形式存储。
仅使用单粒子状态解决盲人百万富翁问题的量子解决方案
摘要 盲目百万富翁（BM）问题是初始百万富翁问题的扩展版本，用于比较不同组之间参与者秘密的总和。作为量子安全多方计算的一个新课题，现有的具有某些特殊纠缠态的协议在实践中可能不易实现。本研究首次提出了一种非纠缠方法解决具有特殊d级单粒子态的量子盲目百万富翁（QBM）问题。为了保护传输秘密的机密性，该协议利用了随机生成的d级单粒子态的性质。此外，使用简单的移位操作对各个秘密进行编码。详细的安全性分析表明，该协议不受内部和外部威胁的影响。所提出的方法不仅可以用来解决盲目百万富翁问题，还可以作为解决其他安全多方计算问题的基本模块。
Sightsense：增强对盲人的视野，在其中，声音用计算机视觉和语音绘制世界
摘要 - 数据科学和机器学习已证明在包括教育在内的许多行业中都非常重要和有效。计算系统能够通过机器学习（人工智能的一部分）从数据学习和得出结论。通过数据挖掘和机器学习技术评估教育数据来预测学生成就的评估系统已由教育领域的最新发展引入。评估学生绩效是影响机构认证的重要教育指标。大学应使用咨询来为成绩不佳制定绩效改进计划，以解决这一问题。预测学术成就已成为众多教育机构的关键目标。帮助高风险的学生，确保他们留在学校，提供出色的学习材料以及提高大学的地位和声誉，这都取决于这一点。中小型大学可能会发现很难实现这一目标，尤其是当他们专注于研究生和研究生课程并缺乏可用于研究的学生数据时。该项目的主要目标是证明训练和建模微型数据集并产生具有合理准确性水平的预测模型是可行的。这项研究还介绍了如何使用可视化和聚类方法来在有限的数据集中找到重要的迹象。为了找到最准确的模型，许多机器学习算法接受了最佳指标培训。调查结果表明，可以使用聚类技术成功识别小型数据集中的关键指标
ImageAlly：一种人机混合方法，帮助盲人检测和编辑私人图像内容
摘要 许多盲人会拍照并发布照片来分享他们的生活并与他人联系。然而，当前的技术无法为盲人提供便捷的方式来处理他们无意中在照片中捕捉到的隐私信息。为了探索支持他们完成这项任务的技术设计，我们开发了一个针对盲人的设计探测器——ImageAlly——它采用人机混合方法来检测和编辑私人图像内容。当在图像中检测到潜在的隐私信息时，ImageAlly 会使用计算机视觉通知用户，并使他们能够将这些图像传输给可信赖的视力盟友来编辑隐私内容。在一项对盲人参与者和他们的视力盟友进行的探索性研究中，我们发现盲人觉得 ImageAlly 可以帮助他们防止在社交媒体上分享图像时泄露隐私。他们还发现使用 ImageAlly 还有其他好处，例如可能改善他们与盟友的关系，并让盟友意识到他们面临的可访问性挑战。
视觉语言一致性指导的多模式及时学习盲人AI生成的图像质量评估
摘要 - 非常重要的是，文本提示调整在调整对比的语言图像预训练（剪辑）模型中表现出了启示性能，以对自然图像质量评估。但是，这种单模式提示学习方法仅调节剪辑模型的语言分支。这还不足以使剪辑模型适应AI生成的图像质量评估（AGIQA），因为AGIS在视觉上与自然图像有所不同。此外，没有研究与AGIS相关的AGIS和用户输入文本提示之间的一致性，该提示与AGIS的感知质量相关，并未研究以指导AgiQA。在这封信中，我们提出了视觉语言一致性指导的多模式的迅速学习，以学习为clip-agiqa。具体来说，我们分别在剪辑模型的语言和视觉分支中介绍了可学习的文本和视觉提示。此外，我们设计了一个文本对象对齐质量预测任务，该任务的学习视觉一致性知识用于指导上述多模式提示的优化。对两个公共AGIQA数据集的实验结果表明，所提出的方法超过了最先进的质量评估模型。源代码可在https://github.com/junfu1995/clip-agiqa上找到。
盲人受试者的体感事件相关电位差异导致触觉 P300 BCI 表现更佳
在本研究中，我们创建了一个具有两种刺激类型的 8 命令 P300 触觉 BCI，在经过少量改动的消费者盲文显示器上运行，并在 10 名盲人和 10 名视力正常者身上进行了测试。盲人受试者的准确率中位数比视力正常者高 27%（p < 0.05），证明盲人受试者不仅能够使用触觉 BCI，而且还能取得优于视力正常者的效果。具有最佳刺激类型的盲人组的准确率中位数达到了 95%。组间事件相关电位的差异位于刺激后 300 毫秒之前的额中部位点，与早期认知 ERP 成分相对应。盲人的 ERP 幅度更高、延迟更短。这个结果在不同触觉刺激的实验条件下都是一致的。盲人的分类表现与盲文阅读速度相关。这使得我们能够讨论视力丧失后感觉补偿过程中的可塑性变化机制及其对个人感知经验的依赖性。
2025 年符合失明定义的学生年度普查
概述 年度人口普查的目的是登记盲人学生，以便他们根据“1879 年促进盲人教育法案”获得联邦配额资金。本次人口普查通过该法案的咨询服务部分进行。本手册概述了为该计划登记学生的流程。 联邦配额计划于 1879 年根据联邦“促进盲人教育法案”制定。该计划是一种通过已建立的联邦配额账户登记的每位合格学生，指定一定金额的资金用于购买教育材料。这些联邦配额账户由美国盲人印刷厂 (APH) 及其当然受托人维护和管理。印第安纳州教育资源中心主任是印第安纳州学龄账户、公共账户和私人账户的当然受托人。联邦配额登记是一种人口普查，记录有资格获得联邦“促进盲人教育法案”提供的材料的学生。有关联邦配额系统的更多信息，请访问 APH 网站。请注意：年度人口普查登记与当地教育机构的 DRM（数字版权管理器）对盲人或视力低下学生的在线 IERC/AEM 注册是分开的，但也是额外的。联邦配额登记的注册程序和要求将不同于 IERC/AEM 要求的持续注册程序。