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World File Search System盲沟
针对有特殊健康需求的儿童和青少年的 COVID-19 和流感疫苗信息
• 美国儿科学会关于在疫情期间照顾 CYSHCN 的指导。 • CDC 的残疾人流感信息和支持。 • 露西尔·帕卡德基金会为 CYSHCN 提供的 COVID-19 资源。 • 信息家庭提供的 COVID-19 信息和支持。 • 卫生部的 COVID-19 疫苗沟通卡可以帮助与儿童或青少年沟通疫苗事宜。 • BLIND COVID Access 电话热线 (360-947-3330) 允许盲人和视力低下人士询问有关获取 COVID-19 相关资源的问题。BLINDCOVID.com 将提供有关疫苗接种测试、疫苗接种点和疫情期间日常生活指导的更多资源和沟通。 • 如有关于 CYSHCN 的具体问题，请发送电子邮件至 cyshcn@doh.wa.gov。
LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
COVID-19 疫苗试验中的安慰剂使用和揭盲
接种疫苗后，将评估免疫反应。这项试验将揭示化疗、免疫疗法或化学免疫疗法是否会影响患者对疫苗接种的反应，并可作为对其他脆弱人群或接种不同 COVID-19 疫苗的可比群体进行转化研究的模型。了解这组患者是否能对 COVID-19 疫苗产生足够的免疫反应，将为他们在疫情期间提供支持和咨询的信息，并让他们发出自己的声音。抗体滴度是否足够高，可以预防 COVID-19？抗体滴度的持久性如何？这些患者的 T 细胞反应是否足以支持记忆 B 细胞的形成？两次接种疫苗是否足够，还是需要额外的剂量？是否需要替代措施？为了确保知识的快速传播，我们的目标是尽快公开结果。此外，数据共享将允许比较 VOICE 结果和其他研究的结果，以快速扩大获得的知识。❐
视觉过程改善对同侧偏盲患者的疗效
摘要 同侧偏盲是因中风、肿瘤、脑外伤和其他罕见原因引起的视野缺损。由于视觉系统受损，会出现侧向忽视，导致难以检测双眼视野一侧的物体，这使患者在日常活动中面临潜在危险，尤其是在户外交通中。已经开发出不同的光学辅助设备，如菲涅尔棱镜，通过增加受影响半视野的感知来帮助这些患者。这种棱镜矫正可以出现在各种配置中，例如：轭式棱镜、单眼和双眼扇形棱镜，底座朝向患侧。治疗这些患者的另一种选择是基于刺激受影响半视野的视觉训练。 关键词：同侧偏盲、视野丧失、棱镜矫正
使用随机预言机的简洁盲量子计算
在通用盲量子计算问题中，客户端希望利用单个量子服务器来评估 C | 0 ⟩，其中 C 是任意量子电路，同时保持 C 的秘密性。客户端的目标是使用尽可能少的资源。这个问题由 Broadbent、Fitzsimons 和 Kashefi[4] 首次提出，已成为量子密码学研究的基础，这不仅是因为它本身的重要性，还因为它为新技术提供了试验台，这些新技术以后可以应用于相关问题（例如量子计算验证）。关于这个问题的已知协议主要是信息理论 (IT) 安全的或基于陷门假设（公钥加密）。在本文中，我们研究了由随机预言机建模的对称密钥原语的可用性如何改变通用盲量子计算的复杂性。我们给出了一种新的通用盲量子计算协议。与之前关于 IT 安全协议（例如 BFK[4]）的工作类似，我们的协议可以分为两个阶段。在第一阶段，客户端准备一些具有相对简单量子门的量子小工具并将它们发送到服务器，而在第二阶段，客户端完全是经典的——它甚至不需要量子存储。至关重要的是，该协议的第一阶段是简洁的，也就是说，它的复杂性与电路大小无关。给定安全参数 κ ，它的复杂性只是一个固定的 κ 多项式，可用于评估大小高达 κ 的次指数的任何电路（或多个电路）。相比之下，已知的方案要么要求客户端执行与电路大小成比例的量子计算 [4]，要么需要陷门假设 [18]。
使用深度学习进行盲 MRI 脑损伤修复
摘要。在脑图像分析中，许多当前的管道对病变的存在不具有鲁棒性，从而降低了其准确性和鲁棒性。例如，处理病变时，经典医学图像处理操作（如非线性配准或分割）的性能会迅速下降。为了尽量减少它们的影响，一些作者提出修复这些病变，以便可以使用经典管道。然而，这需要手动划定感兴趣的区域，这很耗时。在本文中，我们提出了一个深度网络，它能够自动盲目地修复脑图像中的病变，从而使当前管道在病理条件下稳健地运行。我们使用 SPM12 管道和我们自动修复的图像证明了脑分割问题中改进的鲁棒性/准确性。关键词：病变修复、MRI、深度学习、稳健分割。
了解辅助技术对盲人和视力障碍人士的社会心理影响：
方法：审查将包括 2019 年至 2024 年期间以英文发表的主要研究，重点关注辅助技术对盲人和视力不佳者的社会心理结果。符合条件的研究将涉及各个年龄段和各种环境下的盲人和部分失明参与者，研究心理（例如情绪健康、自尊）和社会结果（例如社会参与、支持）。将在七个电子研究数据库中进行搜索：CINAHL（EBSCO）、PsycINFO（EBSCO）、ACM 数字图书馆、IEEE Xplore、Scopus、Web of Science 和 Google Scholar（前 100 条记录）。研究将根据预定义的资格标准进行筛选和选择，数据提取将重点关注出版细节、研究设计、人口特征、辅助技术类型和心理社会影响。结果将使用描述性统计数据、图表和叙述综合进行总结。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。
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。
人工智能助力盲人和残障人士打造无障碍厨房
摘要 — 本项目旨在通过集成先进的硬件和软件技术，为视障人士提供安全独立的厨房导航。硬件模块采用 ESP32 微控制器，并集成了多个安全组件。温度传感器监测食物或烹饪食材的热量，并通过语音提醒是否适合食用。气体传感器通过检测泄漏并自动触发气缸旋钮关闭机制来确保安全。火灾探测由专用传感器管理，该传感器在紧急情况下会激活蜂鸣器。称重传感器用于测量物品的重量，当重量低于预设阈值时，系统会发出语音提示，通知用户重新加料。这些功能共同确保了安全便捷的烹饪环境，并根据视障用户的需求量身定制。在软件方面，该系统采用先进的人工智能驱动技术，进一步协助用户。图像转文本技术可以识别和发音包装上标注的成分名称，从而无需进行视觉识别。此外，基于 YOLOv5 的物体检测算法可以识别各种厨房食材、蔬菜和水果，并提供实时语音反馈，从而提升可用性。智能传感器与机器学习算法的结合，打造出强大且用户友好的解决方案，提升了用户的独立性和安全性。这款创新系统弥合了无障碍功能与科技之间的差距，使用户能够轻松自信地完成厨房任务。关键词：无障碍功能、ESP32、AI 驱动的厨房助手、温度检测、气体传感器、火灾探测、称重传感器、图像转文本、YOLOv5、物体检测、语音输出、视障人士支持、实时协助、智能厨房、安全监控。