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OEBB 视力福利摘要 2020-21 计划年度
本文件仅用于比较目的，并不旨在全面描述每个计划的福利。有关福利覆盖范围的更多详细信息，请参阅您的会员手册。如果本比较与您的会员手册之间存在冲突，则以会员手册为准。
练习视力跟踪和改善大脑功能
功能视觉跟踪学习的关键领域之一与眼睛及其与大脑本身的联系有关。这被称为“视觉跟踪”，与孩子是否可以物理看董事会或他的书籍无关。（注意：视力差是独立的问题，是针对眼睛的问题。如果一个孩子斜视，抱怨他看不到，要求将其移到前面或经常头痛，他们可能会有视力问题。应该告诉父母，并鼓励孩子检查孩子的视力，因为孩子可能需要眼镜。如果不是眼镜，请与学生一起工作，以找到房间中最好的位置，让他们坐下以最大程度地减少眼睛的疲劳。）视觉跟踪是两只眼睛在从左边边缘到右边缘的印刷线的运动。当一只或两只眼睛都难以在页面上平稳扫描时，存在严重的学习问题。阅读时，90％的大脑能量集中在字母和单词上； 10％用于理解。当眼睛不与大脑配合使用时，应该将应该用于理解的能量仅仅是试图清楚地专注于单词和字母的方法。大约80-90％的阅读速度缓慢的学生实际上存在视觉跟踪问题。接受治疗并在阅读方面获得一些额外的帮助，许多人可以快速进步。大约20-35％的普通人群有视力跟踪问题。视力跟踪症状问题：
数据库的量子计算：简短的调查和视力
摘要随着量子计算的发展，自1980年代以来就已经取得了重大进步，导致量子计算机的诞生并在这个新兴领域激发了广泛的热情。虽然量子计算仍处于开发的早期阶段，但研究人员越来越吸引其魔力，并确定了各个领域的许多引人入胜的应用程序，包括密码学，查询优化和机器学习。值得注意的是，最有前途的应用程序之一在于数据库管理系统领域内，从而为数据库提供了量子计算，这具有与经典数据库相比的实质优势，尤其是在查询处理速度和效率方面，以及节省内存空间。本愿景论文旨在概述数据库领域的量子计算的挑战和机会，并概述了开发量子多模式数据库的潜力。
针对视力丧失的等位基因特异性基因编辑方法......
摘要 突变型 RHO 是常染色体显性视网膜色素变性 (adRP) 最常见的遗传原因。在此，我们开发了一种等位基因特异性基因编辑治疗药物，以选择性地靶向人类 T17M RHO 突变型等位基因，同时首次保持野生型 RHO 等位基因完好无损。我们鉴定出一种金黄色葡萄球菌 Cas9 (SaCas9) 引导 RNA，它对人类 T17M RHO 等位基因具有高活性和特异性。使用 HEK293T 细胞和患者特异性诱导多能干细胞 (iPSC) 进行的体外实验显示出活性核酸酶活性和高特异性。将单个腺相关病毒血清型 2/8 包装的 SaCas9 和单个引导 RNA (sgRNA) 视网膜下递送到 RHO 人源化小鼠的视网膜下，表明这种治疗药物选择性地靶向突变型等位基因，从而下调突变型 RHO mRNA 表达。施用这种治疗药物可使杂合突变人源化小鼠的视网膜功能长期（治疗后长达 11 个月）改善，并保存光感受器。我们的研究表明，体内治疗效果具有剂量依赖性。在全基因组测序水平上未观察到不良的脱靶效应。我们的研究为进一步开发这种有效的治疗药物来治疗 RHO - T17M 相关 adRP 提供了强有力的支持，也为开发基因编辑医学提供了一个可推广的框架。此外，我们成功恢复了患有 RHO 人源化小鼠的视力，验证了基于等位基因特异性 CRISPR/Cas9 的药物对其他常染色体显性遗传视网膜营养不良的可行性。
Hoyalux iD MyStyle® 2 - 豪雅视力保健
通过记录所有信息，全新 HOYA iDentifier™ 可计算出远距离、中距离和近距离的最佳设计，然后将它们组合成适合个人的理想分布。大多数设计只能提供有限的“易于选择”的个性化选项。我们独特的系统可确保完全个性化的视觉轮廓，满足最极端的视觉需求。
缩小导航中的视力与动作之间的差距
连续环境（VLN-CE）中的视觉和语言导航的现有方法通常结合了离散环境的方法预测指标。与使用低级操作的直接训练相比，这将导航操作简化为视图选择任务，并显着提高导航性能。但是，VLN-CE代理仍然远离真正的机器人，因为它们的视觉感知和执行动作之间存在差距。首先，离散视觉环境的VLN-CE代理主要是通过高级视图选择训练的，这使他们忽略了低级动作运动中关键的空间推理。第二，在这些模型中，现有的Waypoint预测因素忽略了对象语义及其与可传递性有关的属性，这在指示动作的可行性时可能会提供信息。为了解决这两个问题，我们引入了一个低级动作解码器，该解码器联合训练了具有高级动作预测，使当前的VLN代理可以学习并将所选的视觉视图扎根至低级控制。此外，我们通过利用包含丰富语义信息并根据人类对行动可行性的先验知识明确掩盖障碍来增强当前的路点预测指标。从经验上讲，与高级和低级作用的强基础相比，我们的代理可以改善导航性能指标。
用于视力恢复的自适应界面材料和植入物
失明是全球公共卫生面临的重大挑战，影响着全球超过 4300 万人。视网膜退行性疾病包括视网膜色素变性和老年性黄斑变性，涉及视网膜色素上皮 (RPE) 退化并因此导致视网膜功能障碍，是导致失明的主要原因。为了治疗这些视网膜退行性疾病，能够适应神经组织并刺激视觉通路内残留神经元的新兴界面材料和植入物已显示出特别的前景，其中一些已发布的产品已获准商业化。鉴于界面材料和植入物在视觉恢复方面具有诱人的机遇和挑战，迫切需要进行一项全面且最新的综述，以深入了解它们的设计原理和生物学性能，但目前还缺少这方面的综述。本文将总结这些自适应界面材料和植入物在视觉恢复方面的最新进展，并进一步讨论它们在临床应用中的挑战和机遇。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
研究视力缺陷的Millirobot Telemanipulation中的触觉反馈
摘要 - 由于其非传统运动学和动态架构以及它们频繁使用次优成像方式，因此磁性驱动的millirobot的演变引起了独特的远程操作挑战。最近对Millirobot的触觉接口的调查显示了希望，但缺乏为未来发展辩护所必需的临床动机任务情景。在这项工作中，我们调查了在视觉不足条件下磁性驱动的millobot的双侧远程作用的触觉反馈的效用。我们在动脉瘤盘绕的过程中进行了N = 23个用户研究，该程序要求参与者通过Maze在几乎完全黑暗的迷宫中导航，以在模拟的荧光镜检查下操纵珠子到目标。我们假设用户将通过触觉反馈更好地完成远程接管任务，同时与无反馈条件相比，用户可以减少周围环境的过多力量。我们的结果表明，参与者的珠子评分提高了40％以上，平均力量降低了近10％，并且具有触觉反馈的最大力量降低了13％，并且其他指标的显着改善。结果表明，当删除触觉反馈时，保留了触觉反馈的好处。这些发现表明，触觉反馈有可能显着改善传统视力不足的任务中的Millirobot远程注射和控制。
探索双人机器人操纵中的主动视力
摘要 - 模仿学习在使用相机的视觉反馈执行高精度操纵任务方面具有巨大的潜力。但是，在模仿学习的常见实践中，将摄像机固定在适当的位置，从而导致遮挡和有限的视野等问题。此外，摄像机通常被放置在宽阔的一般位置，而没有特定于机器人任务的有效观点。在这项工作中，我们研究了主动视力（AV）对模仿学习和操纵的效用，在该工作中，除了操纵政策外，机器人还从人类的演示中学习了AV政策，以动态地改变机器人的相机观点，以获取有关其环境和给定任务的更好信息。我们介绍了AV-Aloha，这是一种带有AV的新型双层远程处理机器人系统，AV的扩展是Aloha 2机器人系统的扩展，并结合了一个仅携带立体声摄像机的额外的7多型机器人臂，仅负责找到最佳视图点。此相机将立体视频流向戴着虚拟现实（VR）耳机的操作员，使操作员可以使用头部和身体运动来控制相机的姿势。该系统提供了具有双层第一人称控制的身临其境的远程操作体验，从而使操作员能够动态探索和搜索场景并同时与环境进行交互。我们在现实世界和模拟中对系统进行模仿学习实验，这些任务强调观点计划。项目网站：https：//soltanilara.github.io/av-aloha/我们的结果证明了人类引导的AV在模仿学习中的有效性，显示了可见性有限的任务中固定相机的显着改善。