論文の概要: Inclusive Design: Accessibility Settings for People with Cognitive
Disabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05688v1
- Date: Tue, 12 Oct 2021 02:19:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-14 03:27:12.169128
- Title: Inclusive Design: Accessibility Settings for People with Cognitive
Disabilities
- Title(参考訳): 包括的デザイン:認知障害者のアクセシビリティ設定
- Authors: Trae Waggoner, Julia Ann Jose, Ashwin Nair, Sudarsan Manikandan
- Abstract要約: 本稿では,スマートフォンやタブレットに実装可能なALSアシスト技術に対して,より安価で手軽な選択肢を提案する。
本研究の目的は,スマートフォンやタブレットに実装可能なALSアシスト技術に対して,より安価で手頃な選択肢を提案することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The advancement of technology has progressed faster than any other field in
the world and with the development of these new technologies, it is important
to make sure that these tools can be used by everyone, including people with
disabilities. Accessibility options in computing devices help ensure that
everyone has the same access to advanced technologies. Unfortunately, for those
who require more unique and sometimes challenging accommodations, such as
people with Amyotrophic lateral sclerosis ( ALS), the most commonly used
accessibility features are simply not enough. While assistive technology for
those with ALS does exist, it requires multiple peripheral devices that can
become quite expensive collectively. The purpose of this paper is to suggest a
more affordable and readily available option for ALS assistive technology that
can be implemented on a smartphone or tablet.
- Abstract(参考訳): 技術の進歩は世界のどの分野よりも急速に進展しており、これらの新技術の発展に伴い、これらのツールが障害者を含むすべての人が確実に利用できるようにすることが重要である。
コンピュータ機器のアクセシビリティオプションは、誰もが高度な技術に同じアクセスを確実にするのに役立つ。
残念ながら、筋萎縮性側索硬化症(ALS)のような、よりユニークで時折困難な宿泊施設を必要とする人々にとって、最も一般的に使用されるアクセシビリティー機能は、単に不十分である。
ALSの補助技術は存在するが、複数の周辺機器が必要であり、一括して非常に高価になる。
本研究の目的は,スマートフォンやタブレットに実装可能なALSアシスト技術に対して,より安価で手頃な選択肢を提案することである。
関連論文リスト
- A Survey of Accessible Explainable Artificial Intelligence Research [0.0]
本稿では、説明可能な人工知能(XAI)のアクセシビリティに関する研究について、系統的な文献レビューを行う。
提案手法は,XAIとアクセシビリティーの交差点を捉えるために,いくつかの学術データベースを検索語で検索することを含む。
我々は、デジタル包摂とアクセシビリティを促進するために、XAI開発に障害コミュニティを含めることの重要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T21:09:46Z) - Towards Privacy-Aware and Personalised Assistive Robots: A User-Centred Approach [55.5769013369398]
この研究は、フェデレートラーニング(FL)のようなユーザー中心のプライバシーに配慮した技術のパイオニアである。
FLは機密データを共有せずに協調学習を可能にし、プライバシとスケーラビリティの問題に対処する。
この作業には、スマート車椅子アシストのためのソリューションの開発、ユーザの独立性の向上、幸福感の向上が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T13:14:08Z) - Machine Unlearning: A Survey [56.79152190680552]
プライバシ、ユーザビリティ、および/または忘れられる権利のために、特定のサンプルに関する情報をマシンアンラーニングと呼ばれるモデルから削除する必要がある特別なニーズが生まれている。
この新興技術は、その革新と実用性により、学者と産業の両方から大きな関心を集めている。
この複雑なトピックを分析したり、さまざまなシナリオで既存の未学習ソリューションの実現可能性を比較したりした研究はない。
この調査は、未学習のテクニックに関する卓越した問題と、新しい研究機会のための実現可能な方向性を強調して締めくくった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T10:18:36Z) - HEAR4Health: A blueprint for making computer audition a staple of modern
healthcare [89.8799665638295]
近年、従来の医療システムを変革する試みとして、デジタル医療の研究が急速に増加している。
コンピュータによるオーディションは、少なくとも商業的関心の面では遅れている。
実生活における聴覚信号の分析に必要な基礎技術に対応する聴覚、計算とデータ効率の進歩、個々の差異を考慮し、医療データの長手性を扱う聴覚。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-25T09:25:08Z) - The Future of Consumer Edge-AI Computing [58.445652425379855]
Deep Learningは、主にデバイス間のハードウェアアクセラレーションによって、消費者のエンドに急速に浸透している。
将来を見据えて、孤立したハードウェアが不十分であることは明らかです。
本稿では,コンシューマエッジにおける計算資源とデータアクセスの再編成と最適化を目的とした,EdgeAI-Hubデバイスを中心とした新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T12:41:47Z) - Improved Healthcare Access in Low-resource Regions: A Review of
Technological Solutions [0.0]
我々は、低リソース領域を対象とした技術ベースの医療革新を調査した研究・開発作業を特定した。
医療機器の低価格ハードウェア、医療サービスにおけるスケーラビリティと運用効率のための情報通信技術(ICT)ツール、モバイルヘルスソリューション。
人工知能、IoT(Internet of Things)、ブロックチェーン技術など、低リソース領域のヘルスケアにも、いくつかの新興テクノロジが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-22T19:36:18Z) - Learning, Computing, and Trustworthiness in Intelligent IoT
Environments: Performance-Energy Tradeoffs [62.91362897985057]
Intelligent IoT Environment(iIoTe)は、半自律IoTアプリケーションを協調実行可能な異種デバイスで構成されている。
本稿では,これらの技術の現状を概観し,その機能と性能,特にリソース,レイテンシ,プライバシ,エネルギー消費のトレードオフに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T19:41:42Z) - Internet-of-Things Devices and Assistive Technologies for Healthcare:
Applications, Challenges, and Opportunities [5.8497361730688695]
病院や診療所は、多くの患者を収容する能力を持っていない。
健康産業の現状は、その価値ある限られた資源を改善する必要があることは明らかである。
IoT(Internet of Things)デバイスの進化と補助技術は、医療の問題を緩和する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-11T12:18:12Z) - Edge Intelligence for Empowering IoT-based Healthcare Systems [42.909808437026136]
この記事では、スマートヘルスケアシステムにおけるAIとともに、エッジインテリジェント技術のメリットを強調します。
スマートヘルスケアシステムにおけるAIとエッジ技術の利用を促進するために、新しいスマートヘルスケアモデルが提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T19:35:06Z) - Edge Computing For Smart Health: Context-aware Approaches,
Opportunities, and Challenges [13.506100532943162]
スマートヘルスケア(s-health)を実現する上で最も有望なアプローチは、エッジコンピューティング機能と次世代無線ネットワーク技術である。
我々はMECベースのアーキテクチャを構想し、ネットワーク内およびコンテキスト対応処理を実現する上でのメリットについて論じる。
このようなアーキテクチャを活用して効率的なデータ配信を実現する2つの主要な機能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T19:50:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。