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世界に向けて：非営利団体がGPUパワードのシミュレータを展開し、視力保存手術のプロバイダをトレーニングする

GPUを搭載した手術シミュレーションデバイスは、非営利団体HelpMeSeeのおかげで、毎年2,000人以上の医師が低所得国で白内障失明の治療を学ぶのに役立っています。白内障は世界で最も多くの失明を引き起こす主要な原因です。白内障手術は約99％の成功率を持っていますが、低所得および中所得国の多くの患者は、眼科医の深刻な不足のために一般的な手術を受ける機会がありません。白内障による視覚障害や失明で影響を受けている1億人のうち、推定90%がこれらの地域にいます。 HelpMeSeeは、眼科学の専門性を持たない医療提供者を含めて白内障の治療を行うことにより、ムンバイ近くのビワンディに住む2人の子供の母親など、患者の生活の質を向上させています。彼女は両眼の白内障で失明していました。「手術後、彼女の視力は劇的に改善し、仕事を始めることができ、彼女の家族の全体の人生を変えました」とインドのHelpMeSeeのチーフインストラクターであり専門家のDr. Chetan Ahiwalayは言います。「彼女と彼女の夫は今幸せに子供たちを育て、健康な生活を送っています。私たち医者として続けていく原動力はこういったことです。」 HelpMeSeeのシミュレータデバイスは、高品質の視覚を描写するためにNVIDIA RTX GPUを使用し、医師が手術技術を磨くためにより現実的な訓練環境を提供しています。さらに、NVIDIAの専門家は、レンダリング性能の向上、視覚的なリアリズムの向上、リアルタイムのレイトレーシングやAIなどの次世代技術をシミュレータに組み込むために、HelpMeSeeのチームと協力しています。アクセス可能な訓練で治療可能な盲目を解決する高所得国は、一般住民一人当たりに対して低所得国よりも18倍以上の眼科医を有しています。このカバレッジのギャップは、特定の国々ではさらに広がっており、資源が限られた地域の人々が回避可能な盲目の治療を受けるのが困難になっています。 HelpMeSeeのデバイスは、航空業界で使用されるフライトシミュレータに触発された没入型ツールを使用して、医師を複数の眼科手術に訓練することができます。チームは、インド、中国、マダガスカル、メキシコ、アメリカなどの国で医師にトレーニングを行い、毎年新たな手術のために多言語の訓練を展開しています。眼科手術シミュレータは、現実的な3Dビジュアル、触覚フィードバック、パフォーマンススコア、繰り返し手順を試みる機会などを提供して、受講生が熟練度を達成するまで手順の一部を行うことができます。Dr. Ahiwalayなどの有資格な講師は、訓練を構造化されたコースで農村部や都市部に届けるとともに、シミュレータから実際の手術への移行を支援します。トレーニングセッション中、医師はマニュアルの小切開白内障手術を行う方法を学びます。「私たちは医療従事者が患者に深い影響を与える特定の技術を学ぶための障壁を低くしています」とニューヨークに拠点を置くHelpMeSeeのCEOであるDr. Bonnie An Hendersonは述べています。「シミュレーションベースのトレーニングにより、手術の技術が向上し、患者の安全性が向上します。」 AIと高度なレンダリングに向けて HelpMeSeeは、ゴーテンブルグに拠点を置く医療用仮想現実シミュレータの供給業者であるSurgical Scienceと共同で、デバイスのための3Dモデルとリアルタイムのレンダリングを開発しています。その他の共同開発者であるフランスのストラスブールに拠点を置くInSimoとインドのプネーに拠点を置くHarman Connected Servicesは、物理ベースのシミュレーションとユーザーインターフェースの開発に取り組んでいます。…

「Amazonが処方せんのドローン配送をテスト中」

アマゾンはテキサス州カレッジステーションで処方箋薬のドローン配送サービスを試験しており、将来的に他の市場へのサービス拡大を計画しています

スピーチファイのレビュー：2023年の究極のテキスト音声アプリは？

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「クリエイティブな超能力を持つPix2Pixの解放 – 画像の変換」

イントロダクション子供が描く絵を生き生きとしたイメージに変える特別なコンピュータプログラムを想像してみてください。子供たちが描くカラフルで想像力に溢れる絵を、まるで魔法のように本物のようなイメージに変換できるのです！それが「Pix2Pix」と呼ばれるプログラムです。カードのデッキで素晴らしいトリックを披露するマジシャンのように、Pix2Pixは絵に関して素晴らしいことを成し遂げるのです。Pix2Pixはコンピュータが画像を理解し、処理する方法に大きな変化をもたらしました。それによって、作成される画像について細かい制御ができるようになります。まるで画像を作成したり変更したりするための超能力のようです！出典: X.com 学習目標 Pix2Pixが何か、どのように機能し、実際の世界での応用を探求することを学ぶ Pix2Pixを使用して、建物の正面データセットを使用して絵を写真に変換してみる Pix2Pixの動作や問題解決に対する実装の理解と、画像から画像への変換タスクが直面している問題をどのように解決するかの理解本記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。一般対抗ネットワーク（GAN）人工知能の中で最もエキサイティングな最近の発明の一つが、生成的対抗ネットワークまたはGANです。これらの強力なニューラルネットワークは、画像、音楽、テキストなどを含む新しいコンテンツを作成できます。GANは、生成器（コンテンツを作成する）と識別器（作成されたコンテンツを判断する）の2つのニューラルネットワークで構成されています。生成器はコンテンツの作成に責任を持ちます。ランダムなノイズやデータから始め、それを徐々に意味のあるものに洗練させます。例えば、画像生成では、ゼロから画像を作成することができます。ランダムなピクセル値を調整して美しい本物の画像に似せることから始めます。識別器の役割は、生成器が作成したコンテンツを評価することです。コンテンツが本物か偽物かを判断します。より多くのコンテンツを調べ、生成器にフィードバックを提供することで、訓練が進むにつれて識別器はますます向上します。出典: Neptune.ai GANの教育プロセス全体は、対抗トレーニングと呼ばれています。非常に理解しやすいものです。生成器は最初は完全ではないコンテンツを作成します。識別器はコンテンツを評価します。すなわち、本物と偽物を区別しようとします。生成器は識別器からフィードバックを受け取り、より信じられるようにコンテンツを調整します。こうして、前よりも良いコンテンツを提供します。生成器の改善に応じて、識別器は偽物のコンテンツを検出する能力を向上させます。このようにして、対抗トレーニングが続き、GANはますます強力になります。 Pix2Pix 画像の変換と操作の概念は、従来の画像処理技術から始まりました。これには画像のリサイズ、色補正、フィルタリングなどが含まれます。ただし、これらの従来の方法は、画像から画像への変換などのより複雑なタスクには限界がありました。機械学習、特にディープラーニングは、画像変換の分野で革命をもたらしました。最近では、CNNs（畳み込みニューラルネットワーク）は画像処理タスクの自動化に重要な役割を果たしています。しかし、生成的対抗ネットワーク（GANs）の開発は、画像から画像への変換における重要な成果を意味しました。 Pix2Pixは、画像翻訳タスクに使用されるディープラーニングモデルです。Pix2Pixの核となるアイデアは、一つのドメインからの入力画像を他のドメインで対応する出力画像を生成することです。つまり、一つのスタイルから別のスタイルへの画像変換を行います。このアプローチは条件付きGANと呼ばれます。Pix2Pixは、入力画像が生成器を条件付ける条件付き形式のGANアーキテクチャを活用しています。条件に基づいて出力が生成されます。出典: Phillipi 条件付き生成敵対ネットワーク（CGAN）は、生成された画像に対して正確な制御を可能にするGANフレームワークの高度なバージョンであり、特定のカテゴリの画像を生成することができます。Pix2Pix GANは、別の与えられた画像の存在に依存する画像の生成プロセスを持つCGANの一例です。画像では、pix2pixが作成した驚異を見ることができます。私はラベルからストリートシーン、ラベルからファサード、白黒からカラー、空中写真から実地図、昼の写真から夜景、エッジに基づいた写真などを作成できます。画像から画像への変換の課題画像から画像への変換は、特に目標が一つのドメインから別のドメインの画像に変換することで、内容と構造を慎重に保持する場合には、困難なコンピュータビジョンのタスクです。画像から画像への変換の課題は、入力と出力のドメイン間の複雑な関係を捉えることにあります。この問題への画期的な解決策の一つはPix2Pixです。…

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