机器学习的辅助技术

根据世界卫生组织(世卫组织),在2022年超过13亿人——在全球6人或1——经历了重大的障碍。创建了各种辅助技术(ATs)帮助患者身体、感官、认知障碍的生活和工作更有效和独立在生活的各个方面。智能ATs,利用人工智能和机器学习技术,已经被纳入智能家居,导致大量的系统,聊天机器人,扩大的通讯设备,智能轮椅和脑机接口。然而,现有的美国胸科协会存在许多挑战,仍有待解决,包括有限的功能,可访问性和/或准确性。甚至更严重的是,ATs往往缺乏所需的定制适应情况的变化或个人的能力。

机器学习(ML)可以说是最著名的人工智能(AI)的分支,涉及许多激动人心的研究和产业创新,提供更高效,有效,和自动算法处理大规模数据在各种各样的学科(如计算机视觉、神经科学、语音识别、语言处理、人机交互、卫生信息学、医学图像分析、推荐系统、欺诈检测,等等)。毫升的进步提供机会改变现有ATs的景观。例如,ML-powered手势控制的预测提供了更好的速度和精度分析和破解复杂的交流,表情,和视觉行为。毫升也可以用来适应一个人的变化情况和能力通过整合健康数据。因此,ML / AI可能会是一个未来的智能应用程序中的关键组件。

尽管如此,仍有挑战和障碍在设计和使用ML-powered ATs各种障碍。例如:(1)如何收集大型和不同数据集的残疾人(社署给予残疾人士)训练毫升模型,同时尊重隐私问题和反映这些个体的独特性?(2)如何使ML-powered at更精确、适应性更强的与多个有发育障碍的儿童,以匹配他们的发展能力?(3)如何设计ML-powered at不断协助患者改变安全和隐私问题吗?(4)关于可用性,如何开发ATs,来自用户的最低要求?

这个研究话题,欢迎原创研究论文检查这些问题。感兴趣的主题包括,但不限于:

——小说ML-powered ATs的应用程序
——小说ATs的ML算法
——对ML-based ATs数据集
——人类主题研究at识别特定的要求
- ATs的安全性和可用性
- - - - - - ATs的隐私和伦理问题
——设计和原型环境敏感,个性化at
——聪明的个人数字助理
——机器人助手
-人机界面(HCI)和脑-机接口(BCI) ML-powered辅助系统
——多通道ML-powered辅助系统
- ATs设计原则和方法
ATs -现成的组件和开源工具
——QoS辅助系统的评价指标
——可穿戴辅助设备
ATs -严肃游戏
——环境辅助生活,活跃和辅助生活的技术
——以自我为中心的观点美国胸科协会
ATs -自然语言处理(NLP)
- - - - - - ATs的生物识别技术

关键字:机器学习、辅助技术、隐私和安全、可用性、可访问性

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。