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了解对视力受损的人的机器人导犬的期望
摘要 - 动体动物导盲犬通过以负担得起的成本提供对未经裁定的地形的普遍援助，具有增强盲人或视力障碍（BVI）个体的自主性和流动性的巨大潜力。然而，机器人导犬的设计仍未得到充实，尤其是在步态控制器，导航行为，相互作用方法和言语解释等系统方面。我们的研究通过与18位BVI参与者进行用户研究来解决这一差距，其中包括15位甘蔗用户和3名导向狗使用者。参与者与四倍体机器人进行了互动，并提供了定量和定性反馈。我们的研究揭示了几种设计含义，例如对基于学习的控制器和刚性手柄的偏爱，不对称速度，语义通信方法和解释性的逐渐转弯。这项研究还强调了自定义的重要性，以支持具有不同背景和偏好的用户以及电池寿命，维护和天气问题等实际问题。这些发现为机器人导犬的未来研究和开发提供了宝贵的见解和设计含义。索引术语 - 辅助设备，腿部机器人
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。
电场刺激指导目标特异性的轴突再生和视神经挤压损伤后视力的部分恢复
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评估GPT-4视力在皮肤病学中的诊断和治疗建议功能
背景：医疗保健中人工智能（AI）的繁荣领域，尤其是GPT-4（例如GPT-4）的生成性预培训的变压器模型，预示了一个有前途的时代，尤其是在最近的GPT-4 Vision（GPT-4V）（GPT-4V）的出现中，是一种最先进的，是一种最先进的，一种具有多型的大型语言模型（LLM），能够处理图像和文本构图1。这种发展在皮肤病学中特别重要，这是一个固有地依赖于视觉数据的领域，以准确的诊断和治疗计划。在皮肤病学中使用美国医学许可检查（USMLE）问题对GPT模型的过去评估受到了限制，因为由于较早的GPT模型2,3，由于缺乏视觉功能，它们无法使用随附的图像。然而，随着GPT-4V的引入，有可能克服这一限制，开辟了新的途径，以进行更准确和全面的皮肤病学评估1。
实际失明和视力
史蒂文尼克博士指出，视紫红质基因突变是导致视紫红质偏瘫的常见原因。视紫红质是眼睛视杆细胞中的一种感光蛋白。在互联网上的一个特殊数据库中可以查找视紫红质的序列。它看起来像这样。 >健康视紫红质 augaauggcacagaaggcccuaacuucuacgugcccuucuccaaugcgacggguguggua cgcagccccuucgaguacccacaguacuaccuggcugagccauggcaguucuccaugcug gccgccuacauguuucugcugaucgugcugggcuuccccaucaacuuccucacgcucuac gucaccguccagcacaagaagcugcgcacgccucucaacuacauccugcucaaccuagcc guggcugaccuucaugguccuagguggcuucaccagcacccucuacaccucucugcau ggauacuucgucuucggcccacaggaugcaauuuggagggcuucuugccacccugggc ggugaaauugcccugugguccuugguggucuggccaucgagcgguacgugguggugugu aagcccaugagcaacuuccgcuucggggagaaccaugccaucaugggcguugccuucacc ugggucauggcgcuggccugcgccgcacccccacucgccggcugguccagguacaucccc gagggccugcagugcucguguggaaucgacuacuacacgcucaagccggagggucaacaac gagucuuuugucaucuacauguucgugguccacuucaccauccccaugauuaucaucuuu uucugcuaugggcagcucgucuucaccgucaaggaggccgcugcccagcagcaggaguca gccaccacacagaaggcagagaaggaggucacccgcauggucaucaucauggucaucgcu uuccugaucugcugggugcccuacgccagcguggcauucuacaucuucacccaccagggc uccaacuucggucccaucuucaugaccaucccagcguucuuugccaagagcgccgccauc uacaacccugucaucuauaucaugaugaacaagcaguuccggaacugcaugcucaccacc aucugcugcggcaagaacccacugggugacgaugaggccucugcuaccguguccaagacg gagacgagccagguggccccggccuaa
三月视力护理羊膜膜移植的眼表面
2024年1月1日和之后的DOS $ 30.78。每个托管护理组织（MCO）必须更新其系统，以反映此通知后30天内的更改（合同的第2.18.9.5节）。MCO还应将其流程和时间表通知提供者，以实施免疫费用时间表。与收费服务索赔有关的问题应指向Gainwell Technologies提供商关系（800）473-2783或（225）924-5040。有关托管护理索赔的问题应针对适当的MCO。
MVP基础：大型视力语言模型能否像人类一样进行多层次的视觉感知？
为了研究LVLMS和人类之间的感知差距，我们引入了MVP-Bench，这是第一个视觉语言基准系统地评估LVLMS的低水平和高级视觉感知。我们在自然图像和合成图像上结构MVP基础，以研究操纵的结合如何影响模型感知。使用MVP-Bench，我们诊断了10个开源的视觉感知和2个封闭源LVLM，表明高级感知任务显着挑战了现有的LVLM。“ gpt-4O”状态仅在“是/否”问题上仅能达到56％的准确性，而低水平场景中的准确性为74％。此外，自然图像和操纵图像之间的性能差距表明，当前的LVLM并不像人类那样理解合成图像的视觉语义。我们的数据和代码可在https://github.com/guanzhenli/mvp-bench上公开获取。
对视力语言预训练的正确分类
我们介绍了超类，这是一种超级简单的分类方法，用于对图像文本数据进行视觉预训练。与与文本编码器对比的对比度剪辑[57]不同，SuperClass直接利用令牌化的原始文本作为监督分类标签，而无需其他文本过滤或选择。由于没有文本编码为对比目标，超级类不需要文本编码器，也不需要像夹子[57]那样保持较大的批量大小。超类在各种下游任务上表现出卓越的性能，包括经典的计算机视觉基准和下游任务的视觉语言。我们进一步探索了超类对模型大小，训练长度或数据大小的缩放行为，并报告了令人鼓舞的结果和剪辑比较。
请参阅实践和失去视力
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