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通过移动设备为社区卫生工作者提供支持......
社区医疗保健是解决医疗保健领域劳动力短缺问题的一种有前途的方法，尤其是在全球南方国家。社区卫生工作者 (CHW) 是非专业干部，他们生活在社区中，主要通过教育提供基本的卫生服务，从而弥合医疗保健差距。然而，这些卫生工作者的高流失率和表现不佳限制了此类计划的范围。此外，移动医疗并不是解决这两个挑战的灵丹妙药。本文从赋权的角度研究了两个使用移动医疗进行非传染性疾病护理的试点项目。我们提出了移动医疗的设计知识，以增强社区卫生工作者的结构性权力。此外，我们通过分析移动医疗的有意和无意后果来评估他们的心理赋权。最后，我们的研究表明，赋予社区卫生工作者权力如何有助于克服持续存在的挑战，并建立可持续和有弹性的卫生系统。关键词：社区医疗保健、移动医疗、赋权、设计考古学
AI移动设备需求规范2.0版...
3.1 硬件要求 7 3.2 软件要求 8 3.3 性能 8 3.4 AI 应用要求 8 3.4.1 生物识别性能要求 8 3.4.2 设备上图像处理要求 9 3.4.3 语音 10 3.4.4 增强现实 (AR) 11 3.4.5 系统优化 11 4 隐私和安全要求 12 4.1 隐私要求 12 4.2 安全要求 13 4.2.1 AI 应用的安全性 13 5 AI 代理（信息性） 14 5.1 一般规定 15 5.2 AI 代理的隐私和安全要求 15 6 支持 AI 移动设备的网络要求（信息性） 16 附件 A 信息性 17 A.1 SDK 和 API 17 A.1.1 Android 神经网络 API (NNAPI) 17 A.1.2 骁龙神经处理引擎 (SNPE) 17 A.1.3 HiAI 17 A.1.4 NeuroPilot 17 A.1.5 Core ML 17 A.1.6 MACE 18 附件 B 文档管理 19 B.1 文档历史 19 B.2 其他信息 19
向移动设备直接广播的技术报告草案...
尊敬的先生/女士，电信部电信工程中心 (TEC) 向您问好。如您所知，TEC 正在编写“移动手持设备直接广播技术报告”。此技术报告草案的更新草案（第 3 版）现已在 TEC 网站 https://tec.gov.in/consultations 上提供。此草案已根据 2023 年 12 月 29 日发布的第 2 版草案收到的利益相关方意见进行了更新。根据 2024 年 2 月 21 日举行的研讨会上做出的决定，现就第 3 版草案征求意见。我请求您向 neetesh.kumar7@gov.in 提供宝贵的意见/建议，并抄送 dircb2.tec-dot@gov.in avinash.70@gov.in，最好在 2024 年 2 月 29 日之前。此问题已获得 DoT TEC DDG (C&B) 批准。致谢与问候，Neetesh Kumar Meena，JTO（C&B）TEC，新德里，印度政府通信部电信部 7900662370
dualstream：使用移动设备并增强现实
社会环境[24]。随着远程通信的发展，工作和个人生活变得越来越不可或缺，一个关键挑战是开发可以符合面对面互动体验的工具。视频会议是当今视听回复通信的最常见形式之一，并可以使用我们自己和我们所居住的环境来实现同步对话。但是，在二维（2D）屏幕上介绍此信息，因此很难以更空间的方式建立共享的参考框架并进行交互[34]。最新的增强和虚拟现实（AR/VR）设备中的广告以及可以同时捕获颜色和深度信息的相机技术，导致了完整的人类代表和整个物理环境可以在3D中流式传输并与远程交互的系统[35，44]。尽管此类实验可能接近复制面对面的通信，但所涉及的系统昂贵，可以与特定地点进行确定，并依赖于诸如较广泛受众相对陌生的头扮演的设备。相比之下，移动AR应用程序使世界各地数百万的人瞥见了与信息在空间上互动的力量[8]。通过集成现代移动设备中存在的高级视频和深度捕获技术，以及移动AR应用程序的空间互动功能，移动设备的位置很好，可以弥合空间远程通信和更广泛的可用性之间的差距。1）。我们的主要贡献是：为了证明这一潜力，我们开发了双流 - 一个移动远程通信平台，用户在其中共享彼此及其周围环境的3D视图，并且可以在AR中空间与这些代表进行交互（图Dualstream的硬件包括一个移动设备，具有外部安装的前置深度凸轮。Dualstream从前后摄像头捕获了两个3D信息的“流”，与用户及其相对应的环境相对应。使用这些流，我们创建了（1）自己的远程3D表示，它们像我们在现实生活中一样看起来和移动，以及（2）周围环境，它们在空间上与其现实世界中的位置一致。我们开发了一系列功能，例如在固定和空间视图之间无缝移动，并使用环境快照为远程通信创建持久的共享空间。因此，Dualstream使用户能够同时感觉自己在远程位置（通过与共享环境视图进行空间交互），并且远程参与者在本地环境中“在这里”（作为空间中独立移动用户表示）。我们证明，与固定的体积捕获设置不同，依赖于昂贵的硬件，双流可以在任何地方和任何时间内共享自我和空间。Dualstream利用个人移动计算的家族性，并提供了比视频会议的现状更具空间和沉浸式体验。，我们与实验室和外部用户进行了对双流的形成性评估，以了解人们如何将移动规范通信与当前的远程协作实践进行比较。这项研究的发现展示了双流的潜力，可以增强日常空间交流，并洞悉需要改进的领域，然后才能广泛采用这种经验。
在移动设备上为有运动障碍的人提供眼睑手势
针对运动障碍者的基于眼睛的互动经常使用笨拙或专业的设备（例如，具有非移动计算机的眼球射击器），主要专注于凝视和眨眼。然而，两个眼睑可以在不同的命令中打开并关闭不同的持续时间，以形成各种眼睑手势。我们迈出了第一步，以设计，检测和评估一组手势在移动设备上有运动障碍的人的眼睑手势。我们提出了一种算法，可以实时检测智能手机上的九种眼睑手势，并在两项研究中与十二个人和四名患有严重运动障碍的人进行评估。与运动障碍患者一起研究的结果表明，该算法可以检测以0.76和.69总体准确性和用户独立评估的总体准确性。此外，我们设计和评估了一种手势映射方案，允许仅使用眼睑手势导航移动应用程序。最后，我们提出了针对运动障碍者设计和使用眼睑手势的建议。
移动设备上人工智能模型和框架的比较与基准测试
摘要：由于数据量和计算资源的不断增加，深度学习在各个领域取得了许多成功。深度学习在移动和嵌入式设备上的应用越来越受到重视，对移动和嵌入式设备的AI能力进行基准测试和排名成为亟待解决的问题。考虑到模型的多样性和框架的多样性，我们提出了一个基准测试套件AIoTBench，专注于评估移动和嵌入式设备的推理能力。AIoTBench涵盖三种典型的重量级网络：ResNet50，InceptionV3，DenseNet121，以及三种轻量级网络：SqueezeNet，MobileNetV2，MnasNet。每个网络由三个专为移动和嵌入式设备设计的框架实现：Tensorflow Lite，Caffe2，Pytorch Mobile。为了比较和排名设备的AI能力，我们提出了两个统一的指标作为AI分数：每秒有效图像（VIPS）和每秒有效FLOP（VOPS）。目前，我们已经使用基准测试对 5 款移动设备进行了比较和排名。此列表将很快扩展和更新。
对移动设备上后量子和混合噪声协议变体的评估
摘要。Noise 是一个框架，用于设计和评估双方之间的认证密钥交换 (AKE) 协议，该协议使用 Diffie-Hellman (DH) 作为唯一的公钥密码系统。在本文中，我们对 Noise 和 PQNoise（最近推出的后量子版本的 Noise 协议框架）的计算和通信成本进行了评估。此外，我们介绍了 12 种基本（交互式）Noise 模式及其 PQNoise 对应模式的组合，从而获得混合握手模式，并将它们纳入我们的评估中。我们将 PQNoise 和新的混合模式集成到 Noise-C 中，这是用 C 编写的 Noise 协议框架的参考实现。为了评估 Noise 及其变体，我们使用 Linux 网络模拟工具模拟了具有不同延迟、吞吐量和数据包丢失设置的网络。对于所有 Noise 握手，我们选择了提供可比（量子前）安全级别的密码系统，即 X25519 和 Kyber512。我们在两台不同的设备上进行了实验，一台是搭载 Intel Core i5-10210U CPU 的笔记本电脑，另一台是搭载 32 位 ARM Cortex-A7 处理器的 Orange Pi One 开发板。我们收集的结果表明，在正常网络条件下，Noise 模式和 PQNoise 对应模式的执行时间几乎相同，除非后者需要额外的握手消息。然而，在网络条件较差、数据包丢失率较高的情况下，PQNoise 落后于 Noise，这主要是因为 Kyber512 的公钥和密文相对较大。当数据包丢失率较低时，我们的混合握手的执行时间与相应的 PQNoise 握手几乎没有区别，而在数据包丢失率较高时，差异很小。
检测和定位与移动设备集成的无人机系统 (UAS) 上的物体
I. 引言 无人机系统 (UAS) 领域已扩展到包括民用和军用在内的所有领域，并出现了许多创新用例。这些 UAS 在军事领域的应用正在取得显著进步。执行情报、监视和侦察 (ISR) 任务以及守卫职责等军事任务需要直接且耗时的人力。士兵花费大量时间进行巡逻、驻守检查站和守卫塔以实现这些任务的目标。然而，随着自主技术的进步，UAS 现在在减少人类执行这些劳动密集型任务的需求以及降低直接暴露于危险情况的风险方面发挥着重要作用。四旋翼飞行器具有垂直起降能力以及相对较高的有效载荷，为此类任务提供了绝佳平台。现在有机会整合现有能力并进一步利用潜在的 UAS。四旋翼解决方案的应用还支持国防部 (DoD) 在《2011-2036 财年无人系统集成路线图》[1] 中概述的无人系统目标。要执行 ISR 任务，UAS 需要检测威胁。传感和感知算法的最新进展使得使用基于视觉的传感器适合这项任务。UAS 需要在共享参考框架中定位威胁，并将此信息提供给士兵，以便
情况说明书 - 主要危险火灾和爆炸移动设备
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从移动设备安排Mychart中的Covid-19疫苗预约
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