XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System眼神
自闭症谱系障碍 E006 说明
在印度，诊断医生通常依靠 ICD 10（ICD-10 是国际疾病和相关健康问题统计分类 (ICD) 的第 10 次修订，是世界卫生组织 (WHO) 的医学分类列表。它包含疾病、体征和症状、异常发现、投诉、社会环境以及伤害或疾病的外部原因的代码）或 DSM 5（精神障碍诊断和统计手册第五版 (DSM-5) 是美国精神病学协会 (APA) 分类和诊断工具的 2013 年更新。在美国，DSM 是精神病诊断的通用权威）进行诊断。其标准如下 - A. 在多种情境下持续存在社交沟通和社交互动缺陷，目前或过去表现如下（示例仅作说明，并非详尽无遗）： • 社会情感互惠缺陷，例如社交方式异常、无法进行正常的来回交谈；减少分享兴趣、情感或情感；无法发起或回应社交互动。 • 社交互动中使用的非语言交流行为缺陷，例如语言和非语言交流整合不佳；眼神交流和肢体语言风格不同或无法理解和使用手势；完全缺乏面部表情和非语言交流 • 发展、维持和理解人际关系缺陷，例如难以调整行为以适应各种社交环境；难以分享富有想象力的游戏或交朋友；对同龄人缺乏兴趣。 B. 限制性、重复性的行为、兴趣或活动模式，目前或过去表现为以下至少两种情况（示例仅作说明之用，并不详尽）：
SIM到真实的移动机器人导航策略，从虚拟眼睛的视觉中学习
摘要 - 恰好在具有最小碰撞的无构建环境中引导软机器人仍然是软机器人的开放挑战。当环境未知时，可能无法用于模拟和操作的导航的事先运动计划。本文提出了一种新颖的SIM到真实方法，可在模拟开放框架体系结构（SOFA）下的静态环境中指导电缆驱动的软机器人。SCE-NARIO的目的是在简化的横向气管插管过程中类似于其中一个步骤，在该过程中，机器人气管管由灵活的视频辅助内窥镜/stylet引导到上层气管larynx位置。在沙发中，我们采用二次编程逆求器来获得基于机器人模型的内窥镜/Stylet操纵的无碰撞运动策略，并编码与眼睛的视觉。然后，我们使用闭环非线性自动回收前模型（NARX）网络将虚拟视觉和关节空间运动识别的解剖学特征与关节空间相关联。之后，我们将学习的知识转移到机器人原型中，期望它仅根据其眼睛的视觉自动自动地在新的幻影环境中导航到所需的位置。实验结果表明，我们的软机器人可以根据从虚拟环境中学到的知识，在最小的碰撞运动中有效地通过非结构化的幻影训练到所需的位置。结果表明，闭环NARX预测和由SOFA引用的机器人电缆和棱镜关节空间运动之间的平均R平均系数为0.963和0.997。眼神的视线还表现出机器人尖端和震颤之间的良好对齐方式。
关于人工智能大型语言模型理解的争论
理解某件事意味着什么？这个问题长期以来一直困扰着哲学家、认知科学家和教育家，他们几乎总是与人类和其他动物有关。然而，随着最近大规模人工智能系统的兴起——尤其是所谓的大型语言模型——人工智能界出现了一场激烈的争论，即现在是否可以说机器理解自然语言，从而理解语言可以描述的物理和社会情况。这场争论不仅仅是学术性的；机器理解我们世界的程度和方式，对我们能多大程度地信任它们驾驶汽车、诊断疾病、照顾老人、教育儿童以及更广泛地在影响人类的任务中表现出稳健和透明的行为有着真正的利害关系。此外，当前的争论表明，在如何思考智能系统的理解方面存在着有趣的分歧，特别是依赖统计相关性的心理模型和依赖因果机制的心理模型之间的对比。直到最近，人工智能研究界对机器理解达成了普遍共识：虽然人工智能系统在许多特定任务中表现出看似智能的行为，但它们并不像人类那样理解它们处理的数据。面部识别软件不理解面部是身体的一部分，不理解面部表情在社交互动中的作用，“面对”不愉快的情况意味着什么，也不理解人类对面部概念化的其他无数方式。同样，语音转文本和机器翻译程序不理解它们处理的语言，自动驾驶系统不理解司机和行人用来避免事故的微妙眼神接触或肢体语言的含义。事实上，这些人工智能系统经常被提及的脆弱性——它们不可预测的错误和缺乏强大的泛化能力——是它们缺乏理解的关键指标 (1)。然而，在过去几年里，一种新型人工智能系统大受欢迎
Roche无细胞DNA收集管
警告和预防措施●不应在6.5 m血和防腐剂溶液的最小填充线以下填充任何管。 div>●在到期日期后不要使用这些产品。 div>●请勿冷藏或冷冻它们。 div>●避免与皮肤和粘膜接触。 div>如果眼神接触，请至少15分钟用大量水澄清。 div>如果皮肤接触，请用肥皂和大量的水清洗区域。 div>●将与它们接触的生物样品和材料视为圣经。 div><强加给他们，并根据您的工作中心的政策和程序消除它们。 div>●采用通用预防措施。 div>使用单个保护设备和其他技术控制，以保护自己免受飞溅和血液泄漏的影响，并可能暴露于血液传播的病原体。 div>●在产品处理过程中的极端关注，以避免Roche无细胞DNA收集管的跌落或破裂。 div>●如果内容具有模糊的方面或包含奇怪的材料，请勿使用Roche无细胞的DNA收集管。 div>●请勿使用Roche无细胞的DNA收集管来收集注射注射的材料。 div>●由于未用针中的针头和无针对Roche细胞的DNA收集管中的针和注射器将样品转移到Roche细胞无DNA收集管中，因此请勿将收集的样品转移到通过针和注射器的Roche Roche无细胞收集管中。 div>对尖锐物体的其他操纵会增加受伤的风险。 div>●确保根据生物金属材料运输的所有要求将收集的样品包装和标记。 div>●您可以请求安全数据表（安全数据表，SDS）。 div>●向当地主管当局和使用此设备期间可能发生的任何严重事件的制造商报告。 div>
沉浸式虚拟现实和眼球追踪在清醒手术期间用于脑部映射：前瞻性评估研究
背景：目前，清醒脑外科手术期间的语言映射是一种标准程序。然而，对于对社交互动很重要的其他认知功能，如视觉空间认知和非语言，包括面部表情和眼神注视，很少进行映射。这种遗漏的主要原因是缺乏与手术室的限制性环境和清醒脑外科手术程序完全兼容的任务。目的：本研究旨在评估配备眼动追踪设备的虚拟现实耳机的可行性和安全性，该耳机能够为接受清醒开颅手术的患者提供身临其境的视觉空间和社交虚拟现实 (VR) 体验。方法：我们招募了 15 名语言和/或运动区域附近有脑肿瘤的患者。语言映射是通过命名任务 DO 80 进行的，该任务在计算机平板电脑上呈现，然后通过 VRH 以 2D 和 3D 形式呈现。患者还沉浸在视觉空间和社交 VR 体验中。结果：所有患者均未出现 VR 晕动症，但有 2 名患者在术中出现局灶性癫痫发作，但没有后果；没有理由将这些癫痫发作归因于虚拟现实耳机的使用。患者能够执行 VR 任务。眼动追踪功能正常，使医疗团队能够直接分析患者的注意力和对虚拟现实耳机视野的探索。结论：我们发现在清醒脑部手术期间让患者沉浸在交互式虚拟环境中是可能的，也是安全的，为新的基于 VR 的脑部映射程序铺平了道路。试验注册：ClinicalTrials.gov NCT03010943；https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03010943。
一个孕前护理策略 - 儿童联盟
海伦·克拉克（Helen Clark）领导作者菲尔·皇家眼神赞助赞助主管保罗·赖特（Paul Wright）营销和行政部门丽莎·罗比拉德·韦伯（Lisa Robillard Webb）管理员和布局deidre deidre de barra tommy的艾莉森·默里（Alison Murray）博士罗汉汉普顿（Alison Murray of Roehampton苏格兰研究所苏格兰研究所Kalyanaraman Kumaran博士南安普敦大学凯瑟恩·伍兹镇博士南安普敦大学博士凯莉·特雷维尔·特雷维尔·特雷维尔博士伦敦国王帕梅拉·帕梅拉·默里大学罗克萨尼·凯内贾德·凯内贾德·凯内贾德·凯内贾德·凯内贾德·金学院伦敦伦敦伦敦学院伦敦大学戴维大学学院伦敦大学教授克里斯蒂娜·沃格尔城（Christina Vogel City）；南安普敦大学教授Eunice Lumsden北安普敦大学教授Heather Hopper普利茅斯教授Keith Godfrey MBE*南安普敦大学教授Louise M. Howise M. Howise M. Howise M. Howise M. Howise College Mark Mark Hanson教授Mark Hanson Southampton Southampton Universition of Southampton Neena Modi Modi College Neena Modi College伦敦TAMSIN BREWIS BREWIS BREWIS BREWIS VIKI VIKI VIKI VIKI VIKI VIKI VIKI VIKI VIKI ST.
CCOI会议计划
小组成员：E。Randy Craven，医学博士医学总监，全球眼神/研究与发展全球眼科医生主管Kerry Goetz，PHDC副主任数据科学与健康信息学国家眼睛研究所（NEI）/国立卫生研究院（NIH）的副总监（NIH），由于无情的情况，这个小组成员无法参与。Andrzej Grzybowski，医学博士，博士，MBA，MAE眼科教授，欧洲视觉与眼睛研究协会（Ever Vision＆Eye Association of Ophthalmology研究所前任主席）国际委员会主席（Ever）国际委员会主任，AI，AI，AI，AI，AI，Odthalmology Society Amit Mathur，Waterloo Institute of Waterloo Eye Institute of Waterloo Institute of Waterloo Institute of Waterloo Instute，LV Pruis lv Pruis eb eb eb eb ef PhD Head of the Glaucoma Clinic of the Department of Ophthalmology, Hospital Santa Maria Rajesh K. Rajpal, MD Founder, See Clearly Vision Group, Mclean, VA Clinical Professor of Ophthalmology, George Washington University Medical Center Former Chief Medical Officer and Global Head of Clinical, Medical and Professional Affairs, Johnson & Johnson Vision Robert Rothman, PhD Co-Founder and Co-Managing Member, InFocus Capital Partners Paisan Ruamviboonsuk, MD Clinical Professor of Ophthalmology, Rangsit University, Bangkok, Thailand Mariia Viswanathan, MD, PhD, Ophthalmologist Vision Center of Excellence, DHA Research and Engineering Tien Yin Wong, MPH, PhD 黄天荫 Vice Provost, Tsinghua University, Beijing, China Chair Professor and Senior Vice-Chancellor, Tsinghua Medicine，Tsinghua University，Singhealth＆Singapore National Eye Center，新加坡
初次接触：通过相互信息最大化实现无监督的人机协同适应
在没有事先映射、无法要求用户以动作标签或奖励反馈的形式进行监督、也不事先了解用户试图完成的任务的情况下，我们如何训练辅助人机界面（例如基于肌电图的肢体假肢）将用户的原始命令信号转化为机器人或计算机的动作？本文的关键思想是，无论任务是什么，当界面更直观时，用户的命令噪音更小。我们将这个想法形式化为优化界面的完全无监督目标：用户命令信号与环境中诱导状态转换之间的相互信息。为了评估这个相互信息分数是否可以区分有效和无效界面，我们对 540K 个用户操作各种键盘和眼神注视界面（用于打字、控制模拟机器人和玩视频游戏）的示例进行了大规模观察性研究。结果表明，我们的相互信息分数可以预测各种领域的实际任务完成情况指标，平均 Spearman 等级相关系数为 ρ = 0.43。除了对现有界面进行离线评估之外，我们还使用无监督目标从头开始学习界面：我们随机初始化界面，让用户尝试使用界面执行他们想要的任务，测量相互信息分数，然后更新界面以通过强化学习最大化相互信息。我们通过一项小规模用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用受扰鼠标执行 2D 光标控制任务，并且让一名专家用户使用网络摄像头捕捉到的手势玩月球着陆器游戏。结果表明，我们可以从头开始学习界面，无需任何用户监督或任务的先验知识，只需不到 30 分钟的人机协同训练。
引用：Kobayashi M，Katayama M，Hayashi T等。通过Artifici
通过人工智能（AI）进行定量分析的抽象目标（AI）在一家急诊护理医院的医生在多模式综合护理沟通技巧培训计划之后的老年医院的沟通技巧，并定性地探索该培训计划的教育益处。设计了一项收敛的混合方法研究，包括一项具有准实验设计的干预试验，以定量分析医生的沟通技巧。定性数据是通过医师对培训后管理的开放式问卷的回答收集的。设置急诊医院。参与者共有23位医生。在4周的多模式综合护理沟通技巧培训计划中进行干预，包括视频讲座和床边教学，从5月到2021年10月，所有参与者在培训前后的相同情况下检查了模拟患者。这些检查是通过眼睛跟踪摄像头和两个固定摄像机录制的视频。然后，AI分析了视频的沟通技巧。主要结果衡量主要结果是与模拟患者的医师眼神交流，言语表达，身体触摸和多模式沟通技巧。次要结果是医生的同理心和倦怠分数。导致参与者单峰和多模式类型的通信持续时间的比例显着增加（p <0.001）。训练后的平均同理心分数和个人成就倦怠分数也大大提高。我们根据训练医生的角度训练后的六个类别开发了一种学习周期模型：多模式综合护理沟通技巧培训；对老年患者状况的变化的认识和敏感性提高；临床管理的变化；专业精神；团队建设和个人成就。结论我们的研究表明，多模式综合护理沟通技巧培训医生增加了所花费的时间
读心术计算机技术
用户的心理状态，并自适应地对这些心理状态做出反应 [1]。心智理论是一组表征能力，使人能够读懂他人的思想。它能够归因于他人的心理状态，并利用这种心理状态在有意图或有目标的框架内预测他人的行为和表情（Dennett 在 [2] 中将其称为有意图的立场）。面部动作和眼神语言在识别基本情绪（如快乐、悲伤、厌恶和恐惧）以及“认知”或复杂心理状态（如不信任、认可、计划、钦佩、兴趣、体贴等）方面尤其发挥着重要作用[3]。使用数字摄像机，读心计算系统可以实时分析一个人的面部特征，并推断出该人的潜在心理状态，例如他或她是同意还是不同意、感兴趣还是无聊、思考还是困惑。将特定心理状态如何在面部表达的先验知识与实时发生的面部表情和头部动作分析相结合。该模型以不同的粒度来表示这些，从面部和头部运动开始，并在时间和空间中构建这些运动，以更清晰地表示所代表的心理状态。Neven Vision 的软件识别面部的 24 个特征点并实时跟踪它们。然后分析运动、形状和颜色，以识别微笑或眉毛上扬等手势。随着时间的推移，这些组合表明心理状态。例如，头部点头、微笑和眉毛上扬的组合可能意味着感兴趣。使用动态贝叶斯网络对可观察到的头部和面部表现以及相应的隐藏心理状态之间的联系进行建模。剑桥目前的项目正在考虑进一步的输入，如身体姿势和手势，以增强推理。然后，我们将使用等效模型来控制卡通头像的动画。我们还在观察使用读心术来支持在线购物和学习系统。读心术计算系统也可用于监控和建议改进人机交互 [4]。