XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System眼痛
当玻璃体从眼后脱离时，管理您的视力
浮点非常普遍，许多人没有PVD或其他眼睛条件，这意味着他们不必担心。但是，有时候漂浮物可能是另一种眼睛状况的标志，例如眼睛中的炎症。，如果您注意到新的浮子或浮动器的增加，则应始终应尽快检查眼睛，以确保没有其他眼睛状况导致它们。
基于EEG的眼动运动使用大脑–
摘要：对眼动和视觉状态的歧视是研究的一流领域，迫切需要非手动的基于EEG的轮椅控制和导航系统。本文提出了一种新型系统，该系统利用脑部计算机界面（BCI）来捕获人类受试者的电子摄影（EEG）信号，而眼睛运动并随后通过应用随机森林（RF）分类算法将其分为六个类别。rf是一种合奏学习方法，它构建了一系列决策树，每棵树都会在其中进行类预测，而类别预测数量最多的类成为模型的预测。根据受试者眼睛的位置定义了拟议的随机森林脑 - 计算机界面（RF-BCI）的类别：开放，闭合，左，左，右，向上和向下定义。RF-BCI的目的应用作基于EEG的控制系统，用于驱动机电轮椅（康复设备）。已使用包含来自10名不同患者的219个记录的数据集对所提出的方法进行了测试。BCI实施了EPOC Flex头盖系统，其中包括32个盐毡传感器，用于捕获受试者的EEG信号。每个传感器每秒捕获了四个不同的脑波（Delta，Theta，Alpha和Beta）。然后，将这些信号分为4秒的窗户，每条记录512个样品，并为每个EEG节奏提取频带能量。实验结果表明，与获得6级分类的其他方法相比，RF算法的表现优于其他方法和高度准确性（85.39％）。将所提出的系统与幼稚的贝叶斯，贝叶斯网络，K-Nearest邻居（K-NN），多层感知器（MLP），支持向量机（SVM），J48-C4.5决策树和袋装分类算法进行了比较。此方法利用了从Epoc Epoc Flex可穿戴式录制设备中获得的高空间信息，并成功检查了该设备用于BCI轮椅技术的潜力。
眼保健护士培训和劳动力支持...
•与斐济国立大学（FNU）和斐济卫生与医疗服务部（MHMS）合作，太平洋眼研究所培训了由眼科医生，护士和技术人员组成的206个眼科医生。2023年有15名学生，其中8名是护士。
法律图书管理员利用生成式人工智能解决“痛点”
Law360（2024 年 7 月 22 日，美国东部时间下午 3:46）——据周一美国法律图书馆协会年会上的一个小组讨论显示，法律图书馆员正在使用生成人工智能来减少他们在总结和重写内容等重复性任务上所花费的时间。
牛细菌眼表面微生物组的相对和定量表征在可疑的眼鳞状细胞癌
1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系，美国洛杉矶70803，美国巴吞鲁日； hgafen1@lsu.edu（h.b.g。 ）; cliu@lsu.edu（C.-C.L. ）; nikoleeineck@gmail.com（N.E.I。 ）; cscully@lsu.edu（c.m.s. ）; mironovich1@lsu.edu（M.A.M. ）; reneecarter@lsu.edu（R.T.C。） 2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t. ）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.） 4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。 ： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系，美国洛杉矶70803，美国巴吞鲁日； hgafen1@lsu.edu（h.b.g。）; cliu@lsu.edu（C.-C.L.）; nikoleeineck@gmail.com（N.E.I。）; cscully@lsu.edu（c.m.s.）; mironovich1@lsu.edu（M.A.M.）; reneecarter@lsu.edu（R.T.C。）2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t. ）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.） 4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。 ： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t.）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.）4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。
巨细胞动脉炎和风湿性多肌痛患者的体液和细胞 SARS-CoV-2 疫苗反应
摘要 目的 巨细胞动脉炎 (GCA) 和风湿性多肌痛 (PMR) 是影响 50 岁以上人群的重叠性自身炎症性疾病。这些疾病可用免疫抑制药物治疗，例如泼尼松龙、甲氨蝶呤、来氟米特和托珠单抗。在本研究中，我们评估了 SARS-CoV-2 疫苗在这些疾病中的免疫原性和安全性（基于体液免疫和细胞免疫）。方法 患者（n=45 名 GCA，n=33 名 PMR）两次到门诊就诊：接种疫苗前和第二剂（BNT162b2 或 ChAdOx1 疫苗）接种后 4 周。排除先前感染过 SARS-CoV-2 的患者。在接种疫苗前和接种疫苗后的样本中，评估抗 Spike 抗体浓度，并与年龄、性别和疫苗匹配的对照组（n=98）进行比较。此外，通过 IFN-γ ELIspot 测定评估了 SARS-CoV-2 刺突特异性 T 细胞的频率，并记录了副作用和疾病活动。结果与对照组相比，GCA/PMR 患者的抗体浓度没有降低。然而，线性回归分析显示，甲氨蝶呤和 >10 mg/天泼尼松龙的使用与 GCA/PMR 患者的抗体浓度降低显着相关。通过 ELIspot 测定评估，67% 的 GCA/PMR 患者存在细胞免疫的证据。使用 >10 mg/天泼尼松龙的患者细胞免疫力降低。重要的是，接种疫苗不会导致显着的副作用或疾病活动性变化。结论 SARS-CoV-2 疫苗接种对 GCA/PMR 患者是安全的，免疫原性与其他老年人相当。然而，使用甲氨蝶呤和特别是 >10 mg/天泼尼松龙的患者确实表现出较低的疫苗反应，这证实了其他自身炎症患者群体中的发现。因此，这些患者可能面临更高的（甚至可能是严重的）突破性 SARS-CoV-2 感染风险。
解锁多功能电位：眼表面重建和眼塑料中的脂肪衍生的间充质干细胞
涵盖了各种程序以增强眼睛及其周围结构的形式和功能的多种程序，长期以来一直是精确精确和创新方法的领域。从修复受损的眼组织到恢复眼周区域的美学方面，眼镜塑料需要促进功效和安全性的新颖解决方案。间充质干细胞（MSC）在这种错综复杂的景观中成为希望的灯塔。这些多功能细胞以其在各种医学学科中的再生能力而闻名，在眼皮塑料方面具有巨大的希望。人眼及其相邻组织是一种复杂的相互联系的系统，其中包括肌肉，脂肪组织，眼表面和皮肤。每个组件在眼部健康，外观和功能中起着至关重要的作用。
驾驶舱工作量估计的眼动追踪指标...
摘要。未来的驾驶舱将通过改进的航空电子设备得到增强，这些电子设备可以适应飞机和操作员的状态。眼动追踪可以对飞行员的眼球运动进行非侵入性分析，从中可以得出一组指标，以有效、可靠地表征工作量。这项研究确定了与飞机自动化条件相关的眼动追踪指标，并确定了飞行员工作量与相同自动化条件的相关性。扫视长度被用作飞行员工作量的间接指标：与引导和手动飞行条件相比，全自动条件下的飞行员平均扫视运动更大。数据集本身还提供了人类眼球运动行为的通用模型，因此表面上可以通过与工作量算法开发相同的指标来描述驾驶舱内不同自动化程度的着陆任务的视觉注意力分布。
bevgan：生成鱼眼交叉视图变形金刚
摘要：当前的停车援助和监测系统合成鸟类视图（BEV）图像，以提高驱动程序的可见度。这些BEV图像是使用称为“逆透视图”（IPM）的流行透视转换创建的，该转换将其投射到FishEye摄像头捕获的环绕视图图像的像素上。然而，IPM在准确地表示高度和接缝的对象方面面临挑战，因为它依赖于刚性几何变换，因此将预计的环绕视图缝合在一起。为了解决这些局限性，我们提出了Bevgan，这是一种新型的几何形状引导的条件生成副本网络（CGAN）模型，将多尺度鉴别器与基于变形金刚的生成器相结合，该生成器利用Fisheye摄像机校准和注意力机械机制，以隐含地模拟该视图之间的几个几何形式的变换。实验结果表明，在图像保真度和质量方面，Bevgan的表现优于IPM和最先进的跨视图生成方法。与IPM相比，我们报告了 + 6的改进。在PSNR上的2 dB，MS-SSIM上的 + 170％在描绘停车场和驾驶场景的合成数据集上进行评估。此外，还通过零射推理证明了Bevgan在现实世界中的图像上的概括能力。