带眼镜学什么技术好

2023-03-09 04:00:01 技术常识4 大佬讲解

【温馨提示】本文共有3527个字，预计阅读完需要9分钟，请仔细阅读哦！

基因注射+特制眼镜：新疗法首次用“光”恢复部分视力,下面一起来看看本站小编看航空给大家精心整理的答案，希望对您有帮助

带眼镜学什么技术好1

中国航空报讯：自从在21世纪初被发明后，由于具有用光激活神经元的潜力，光遗传学（optogenetics）作为一种有希望恢复盲人视力的技术逐渐发展起来。近些年已经有至少两家公司宣布，启动在人体内测试光遗传学疗法的临床试验，其中一家公司于2021年3月公布了初步结果，因患有视网膜色素变性几近失明或失明的患者，在治疗后可察觉到光线和物体移动。

2021年5月24日，由匹兹堡大学的何塞-阿兰·萨赫勒（José-Alain Sahel）和巴塞尔大学的博通德·罗什卡（Botond Roska）领头的团队，经同行评议后于《自然-医学》发表了他们的研究，提供了第一例经光遗传治疗后恢复部分视力的病人详细资料。

“我想，光遗传学家对此都很激动。这是第一次有患者接受光遗传治疗后重获部分视力，我们终于得以看到这样的研究。”伯尔尼大学的索尼娅·克莱因洛格尔（Sonja Kleinlogel）说道（她并未参与这项研究）。

这项临床实验由GenSight Biologics公司部分资助，主要目的是评估此疗法的安全性，次要评价指标则是治疗效果。首位参与该研究的患者是一名58岁男子，他在40年前确诊了患有视网膜色素变性，这种罕见遗传病会使视网膜上的光感受器退化，最终导致失明。

在正常的视网膜中，光感受器会在光刺激下产生动作电位，通过其他神经元介导，将电信号传给视网膜神经节细胞，最终传递至大脑。为了代偿光感受器的缺失，团队设法让视网膜神经节细胞继续对光产生反应。罗什卡在一个新闻发布会上说道，“我们使用的是来自微生物的光感物质，通过基因疗法（把它们传递）到失明的视网膜上。”

具体来说，对来自夜配衣藻（Chlamydomonas noctigama）的光敏感通道ChrimsonR进行基因编辑后，再将这一基因注射到受损最严重的视网膜中心。借助腺病毒载体送达后，这个光敏蛋白需要几个月的时间，才能在细胞表面正常表达。之后，再用特制的眼镜激活蛋白，这种眼镜可以检测当前环境的光线变化，并把橙色可见光的脉冲实时投射到载体治疗后的视网膜细胞，橙色光谱范围与所插入光敏蛋白ChrimsonR的峰值感光度一致。

不过，仅仅是结合基因注射和特制眼镜，还不足以使视力恢复——病人依然需要视觉训练，来学习控制眼球移动，并将对物体的视觉感知与其物理位置联系起来。“这并不是那种‘即插即用’式的技术，却让复原成为可能。”萨赫勒在媒体见面会上说。在治疗前，此病人几乎不能感知到光线；进行7个月的训练之后，他的视力开始有了初步的改善。

为了严格评估患者部分恢复的视力，团队进行多种测试，患者需要在不同条件下对白色桌面上的一个、两个或三个物品（笔记本、订书钉盒或一些平底杯）进行感知、、计数和触摸。在没有眼镜的情况下，病人完全无法进行其中任意一项活动；但戴上眼镜激发注射的光敏蛋白之后，他的成功率显著提升——比如，在辨认笔记本这一较大物体的试验中，他感知、并触摸它的成功率有92%。在桌子上有或没有物品的不同情况中，脑电图记录了不同的神经元活动，也进一步确认了患者的测试结果。

韦恩州立大学的神经科学家潘卓华团队曾于2006年发表了一项研究——使用光遗传学恢复光感受器受损小鼠的光敏性。潘卓华表示，他很高兴看到这样的结果。“这是第一篇正式发表的临床试验文章，而且数据很有说服力。”潘卓华并没有参与这项工作，不过他在爱力根（Allergan）公司担任科学顾问，这家公司率先开展了临床试验以测试光遗传学治疗。

罗什卡在新闻发布会上说，该患者获得的视力比较有限，且不足以辨认面孔或阅读，其中部分原因可能是患者接受的腺病毒载体剂量较低。同时还有另外两名患者接受了同等剂量的治疗。新冠肺炎疫情没能使他们完成全部的视觉训练和测试，但研究团队确认了疗法的安全性，这也使得下一批被试者可以接受更高剂量的治疗。萨赫勒说，他们的团队希望高剂量可以带来更好的治疗效果。

克莱因洛格尔说，即便患者的视力并非恢复到最理想的状态，仅是验证了这一原理的可行性，已经给这个领域中的其他科学家带来了极大的激励。克莱因洛格尔是ARCTOS医药公司的共同创始人，这家公司致力于研发改善视力的光遗传学技术，罗什卡也是该公司的董事会成员之一。

罗什卡还告诉记者，短期内的一大挑战是，研发出相关的训练工具和方法，让接受疗法患者的学习过程变得更有效率。注射后的视网膜细胞所产生的信息，对大脑来说是全新的，所以临床医师必须把这门新语言教授给它们。他说：“一个新的科学领域正在萌芽，那就是视觉恢复。”（Alejandra Manjarrez 文、范范译）

带眼镜学什么技术好2

疫情的出现，各个学校都开始了网课教学，与此同时，同学们利用电脑或手机上课。长此以往，无疑增加了对眼睛的伤害。近几年，大家的生活也离不开手机、电脑这些电子产品，随之而来的就是戴眼镜的人数越来越多，眼镜店也在不断增加，而眼视光技术也走进了更多人的生活中。接下来一起了解一下眼视光技术吧！

眼视光技术

眼视光技术主要研究眼科学、视光学、眼屈光检查与配镜验光等方面的基本知识和技能，进行验光配镜与眼镜销售等。例如：眼视力与眼球屈光程度的检查，眼镜的设计与定配，隐形眼镜的验光与定配，眼镜、镜框、眼药水、洗眼液等产品的销售与管理等。

眼视光技术

眼视光技术专业主要课程有《眼科学基础》、《视光学理论与方法》、《眼病学》、《眼屈光检查》、《眼镜光学》、《眼镜学概论》、《隐形眼镜学》、《配镜技术》、《验光技术》、《眼镜材料与工艺学》，部分高校按以下专业方向培养：视光与配镜技术、眼镜设计与贸易。

眼视光技术

相信大家都很明白，随着戴眼镜的人数增多，眼视光技术专业人才的就业前景也是很不错的。如果你感兴趣的话，可以就读一所卫校，努力学习该专业知识，相信未来你会有不错的生活！

带眼镜学什么技术好3

【导读】

「是什么黑科技，成全了AI又快又准又省的心愿？」

有什么比秃头更心酸的吗？

有，比如智能机器人将秃了的后脑勺识别成未戴口罩的脸，跟随一路提醒佩戴口罩。

如今AI应用已非常普遍，这过程中也收获了不少“人工智障”的笑话，上述只是其中一个，除了离谱的图像自动识别，还有答非所问的智能对话。

自迎来以深度学习为代表的第三次发展浪潮，人工智能技术已被广泛应用在目标检测、图像识别、自然语言处理（NLP）等场景，从语音识别、自动送餐机器人到生产线影像监控，AI的身影无处不在。

客户的业务需求与创新应用对AI推理和训练的效率和质量都提出了更为严格的要求，推动人工智能发展从三个方面——数据、算力、算法都需要进一步调优和高效。

两全其美之事已是世间难得，倘若想要在一件事上达到“三全”，着实有些困难且“贪心”。

但踏平“人工智障”，真的需要“贪心”一些。

数据精度、存储空间、处理速度，发展AI必须三者共同进步

数据、算力和算法之间存在一些原生矛盾。

通常来说，数据类型的宽度越大，能表达的动态范围和精度也就越高。

更大的动态范围和更高的精度意味着更多的存储空间，譬如FP32就需要FP16两倍的内存占用，并给内存带宽带来成倍的压力，对算力带来挑战。

同时算法层面，尽管深度学习是人工智能（AI）近几年重新走红的功臣，也是吞噬算力的巨大 “黑洞”。

这三者平衡起来依然也会存在困难，从数据类型的层面，要节省存储空间就需要做出一定的让步或牺牲，例如，Google为加速AI深度学习而引入的BFloat16（BF16）数据类型，用FP16的数据宽度实现了与FP32相当的动态范围，其代价是精度有所降低。

这只是解决了一方面，但如果实现“既准，又省，还快”三重快乐AI，三大要素必须共同发力：简化数据，强化算力，优化算法。

英特尔深度学习加速技术：准、省、快，低精度成就高效率！

算法上的革新是重中之重。

如同上述所说，大多数深度学习应用在其训练和推理工作负载中多采用 32 位浮点精度（FP32），尽管精度高但占用更大内存，进而影响计算效率。

当数据格式由 FP32 转为 8 位整数（INT8）或 16 位浮点数（BF16）时，内存可以移动更多的数据量，进而更大化地利用计算资源。

图说：不同数据格式对内存利用率的影响

这种精度的降低会对数据处理的准确率造成影响吗？

答案是：并不会，或者说影响微乎其微。

近年来已有众多研究和实践表明，以较低精度的数据格式进行深度学习训练和推理，并不会对结果的准确性带来太多影响，譬如BF16用于训练，INT8用于推理，能够将准确率的损失降至最低，甚至完全没有损失。

而低精度数据格式带来的优势，也不仅在于提升内存利用效率，在深度学习常见的乘法运算上，它也能减少处理器资源消耗并实现更高的操作速度（OPS）。

算法的升级助力了“准”和“省”的达标，但“快”的层面还略有些差强人意。

为了保证推理过程中的精度，在CPU的向量处理单元中进行矩阵运算的时候，先将8位值相乘再累加到32位，需要3条指令来完成，代价是3倍的指令数，这也导致峰值运算性能只提高了33%。

那么“提速”任务就交给了算力单元。

英特尔® 深度学习加速（英特尔®Deep Learning Boost，简称DL Boost）技术的精髓，就是把对低精度数据格式的操作指令融入到了 AVX-512 指令集中，即 AVX-512_VNNI (Vector Neural Network Instruction，矢量神经网络指令) 和 AVX-512_BF16（bfloat16），分别提供了对 INT8（主打推理）和 BF16（兼顾推理和训练）的支持。

英特尔® 深度学习加速技术带来训练和推理效率提升

至此，英特尔® DL Boost技术可以让人工智能达到三全，即：

省：简化数据，提高内存容量和带宽的利用率，缓解内存压力；
准：优化算法，模型量化使用较低的数值精度也能保证结果的准确性，特别是推理应用；
快：强化算力，避免增加额外操作，保证性能与内存利用率同步提升。

推理与训练，硬件加速双管齐下

如同一条道路上，通过车辆的体型变小（简化后的数据），通过的车辆数量自然就上来了。

两种新的、针对 AI 应用的 AVX-512 指令集使道路（寄存器）上通过了更多的车辆（数据量），新的指令集无疑能使计算效率获得大幅提升。

点击此处回顾英特尔AVX指令集的前世今生《这项15年前的「超前」技术设计，让CPU在AI推理时代大放光彩》

这两种不同指令集的优势也有所不同。

从代号Cascade Lake的英特尔第二代至强可扩展处理器开始，AVX-512指令集就增加了VNNI，用一条FMA指令就可以完成8位乘法再累加到32位的操作。

2020 年问世的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器已集成了英特尔® 深度学习加速技术这两种 AI 加速指令集，并被广泛运用于商业深度学习应用的训练和推理过程。

在指令集的支持下，简化数据的同时避免了额外的开销，让性能可以获得与内存利用率一致的提升。AVX-512_VNNI 使用INT8做推理，对比使用FP32，理论上可以获得4倍的性能，而将内存要求降至 ¼。

内存的减少和频率的提高加快了低数值精度运算的速度，最终加速 AI 和深度学习推理，适合图像分类、语音识别、语音翻译、对象检测等众多方面。

而AVX-512_BF16 的优势是既可以用于推理，也可以用于训练，能帮助训练性能提升达 1.93 倍。代号Cooper Lake的英特尔第三代至强可扩展处理器就集成了bfloat16加速功能，在与FP32相似的精度下，提升性能和内存利用率。

软硬协同设立“AI改造车间”，CPU多场景应用优势尽显

算力、算法、数据如今都有各自标准以及解决办法，当三者形成完整闭环时，如何让整个流程的效率更上一层？

依然还有可以继续进步的地方，那就是：AI 应用原生的数据格式并不统一的情况下，如何高效的把大量采用传统FP32数据格式的AI模型转换成BF16或INT8格式使用。

由英特尔推出的 OpenVINO™ 工具套件提供了模型量化功能，为上述问题提供了应对良方。

它能让基于不同 AI 框架，如 TensorFlow、MXNet、PyTorch 等构建的 FP32 数据格式 AI 模型，在损失很少精度的情况下转化为 INT8 和 BF16 数据格式。

除模型量化功能外，针对一系列 AI 应用场景，如视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理及推荐系统等，OpenVINO™ 工具套件还提供了能提升它们开发和部署效率的组件，例如 OpenVINO™ Model Server 和 OpenVINO™ Model Zoo 等组件可对基于 TensorFlow、PyTorch、MxNet、Keras 等不同框架构建的训练模型实施更为高效的优化，并简化这些模型部署的流程及耗时。

AI应用场景颇多，那何种场景更能突显AVX-512_BF16等深度学习加速技术的优势？

例如在医疗影像此类重视准确性多过于实时性的场景中，汇医慧影在乳腺癌影像分析场景中引入了集成有英特尔® 深度学习加速技术的第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器，配合 OpenVINO™ 工具套件，在对检测模型进行了 INT8 转换和优化后，推理速度较原始方案提升高达 8.24 倍，且精确度损失不到 0.17%。