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2002 में स्थापित, MFGChips इलेक्ट्रॉनिक घटकों के वितरण में एक स्थानीय नेता है, और आज स्थानीय बाजार में सबसे सम्मानित और अभिनव कंपनियों में से एक के रूप में भी मान्यता प्राप्त है। हांगकांग में मुख्यालय, MFGChips ने उत्कृष्ट सेवा प्रदान करने और कुशल, व्यापक वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला समाधान प्रदान करने के लिए एक प्रभावशाली प्रतिष्ठा अर्जित की है।
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स्मार्ट चश्मा के लिए होशियार आंखें
ETH ज्यूरिख टीम इलेक्ट्रासाइट, स्मार्ट चश्मा के लिए एक हाइब्रिड आई-ट्रैकिंग सिस्टम, संपर्क और संपर्क रहित तरीकों के संयोजन से परिचित कराती है।
स्मार्ट ग्लास होशियार हो रहे हैं और उपकरणों और हमारे आसपास की दुनिया के साथ बातचीत करने के लिए नए तरीके पेश कर रहे हैं।नेत्र आंदोलन उन्हें उपयोग करने के लिए सबसे सरल और सबसे प्राकृतिक तरीकों में से एक है।जहां हम देखते हैं, ट्रैकिंग करके, चश्मा हमारे परिवेश के बारे में प्रासंगिक जानकारी दिखा सकता है या स्क्रीन या बोलने के बिना डिजिटल टूल को नियंत्रित करने दे सकता है।उदाहरण के लिए, किसी स्टोर में किसी आइटम को देखने से इसकी कीमत प्रदर्शित हो सकती है, या एक स्मारक पर नज़र रखने से ऐतिहासिक विवरण दिखाई दे सकता है।ऐसा करने के लिए, चश्मा को आंखों को ट्रैकिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है, अक्सर कैमरों का उपयोग करते हुए।सटीक होने के दौरान, ये कैमरे भारी होते हैं, बहुत ऊर्जा का उपयोग करते हैं, और गोपनीयता की चिंताओं का कारण बन सकते हैं, जिससे उन्हें चश्मे के लिए कम व्यावहारिक बनाया जा सकता है।
एथ ज्यूरिख की एक टीम ने इलेक्ट्रासाइट, एक गैर-इनवेसिव हाइब्रिड संपर्क और संपर्क रहित नेत्र-ट्रैकिंग सिस्टम विकसित किया है जो सीधे स्मार्ट चश्मे पर काम कर सकता है।पहले के ईओजी-आधारित समाधानों के विपरीत, इलेक्ट्रासाइट नेत्र ट्रैकिंग के लिए बेहतर सटीकता प्रदान करता है।
सिस्टम आंखों द्वारा उत्पन्न छोटे विद्युत संकेतों को संवेदन करके आंखों के आंदोलनों को ट्रैक करने के लिए कम-शक्ति हार्डवेयर का उपयोग करता है।विशेष सेंसर इन संकेतों का पता लगाते हैं, थोड़ी ऊर्जा का उपयोग करते हुए उच्च सटीकता की पेशकश करते हैं।
इलेक्ट्रासाइट के तीन मुख्य भाग हैं: एक नियंत्रण केंद्र के रूप में कार्य करता है, एक अन्य प्रक्रिया नेत्र आंदोलन डेटा, और तीसरा सेंसर को संभालता है।ये भाग वास्तविक समय में डेटा एकत्र करने, भेजने और विश्लेषण करने के लिए एक साथ काम करते हैं।
एक छोटा एआई मॉडल नेत्र आंदोलनों को जल्दी और सटीक रूप से वर्गीकृत करता है, 92% सटीकता के साथ छह आंदोलनों और 81% सटीकता के साथ दस प्रकारों को पहचानता है।यह मॉडल बहुत कुशल है, न्यूनतम मेमोरी का उपयोग करके और प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए सेटअप या समायोजन की आवश्यकता नहीं है।परीक्षणों से पता चला कि सिस्टम कम देरी के साथ काम करता है, 60 मिलीसेकंड के भीतर अधिकांश आंदोलनों का पता लगाता है और 301 माइक्रोसेकंड में डेटा प्रसंस्करण करता है।
टीम ने भविष्य की नेत्र-ट्रैकिंग सिस्टम को बेहतर बनाने और स्मार्ट चश्मा प्रौद्योगिकी में प्रगति का समर्थन करने में मदद करने के लिए लेबल की आंखों की गतिविधियों का एक डेटासेट भी बनाया।
स्मार्ट ग्लास होशियार हो रहे हैं और उपकरणों और हमारे आसपास की दुनिया के साथ बातचीत करने के लिए नए तरीके पेश कर रहे हैं।नेत्र आंदोलन उन्हें उपयोग करने के लिए सबसे सरल और सबसे प्राकृतिक तरीकों में से एक है।जहां हम देखते हैं, ट्रैकिंग करके, चश्मा हमारे परिवेश के बारे में प्रासंगिक जानकारी दिखा सकता है या स्क्रीन या बोलने के बिना डिजिटल टूल को नियंत्रित करने दे सकता है।उदाहरण के लिए, किसी स्टोर में किसी आइटम को देखने से इसकी कीमत प्रदर्शित हो सकती है, या एक स्मारक पर नज़र रखने से ऐतिहासिक विवरण दिखाई दे सकता है।ऐसा करने के लिए, चश्मा को आंखों को ट्रैकिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है, अक्सर कैमरों का उपयोग करते हुए।सटीक होने के दौरान, ये कैमरे भारी होते हैं, बहुत ऊर्जा का उपयोग करते हैं, और गोपनीयता की चिंताओं का कारण बन सकते हैं, जिससे उन्हें चश्मे के लिए कम व्यावहारिक बनाया जा सकता है।
एथ ज्यूरिख की एक टीम ने इलेक्ट्रासाइट, एक गैर-इनवेसिव हाइब्रिड संपर्क और संपर्क रहित नेत्र-ट्रैकिंग सिस्टम विकसित किया है जो सीधे स्मार्ट चश्मे पर काम कर सकता है।पहले के ईओजी-आधारित समाधानों के विपरीत, इलेक्ट्रासाइट नेत्र ट्रैकिंग के लिए बेहतर सटीकता प्रदान करता है।
सिस्टम आंखों द्वारा उत्पन्न छोटे विद्युत संकेतों को संवेदन करके आंखों के आंदोलनों को ट्रैक करने के लिए कम-शक्ति हार्डवेयर का उपयोग करता है।विशेष सेंसर इन संकेतों का पता लगाते हैं, थोड़ी ऊर्जा का उपयोग करते हुए उच्च सटीकता की पेशकश करते हैं।
इलेक्ट्रासाइट के तीन मुख्य भाग हैं: एक नियंत्रण केंद्र के रूप में कार्य करता है, एक अन्य प्रक्रिया नेत्र आंदोलन डेटा, और तीसरा सेंसर को संभालता है।ये भाग वास्तविक समय में डेटा एकत्र करने, भेजने और विश्लेषण करने के लिए एक साथ काम करते हैं।
एक छोटा एआई मॉडल नेत्र आंदोलनों को जल्दी और सटीक रूप से वर्गीकृत करता है, 92% सटीकता के साथ छह आंदोलनों और 81% सटीकता के साथ दस प्रकारों को पहचानता है।यह मॉडल बहुत कुशल है, न्यूनतम मेमोरी का उपयोग करके और प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए सेटअप या समायोजन की आवश्यकता नहीं है।परीक्षणों से पता चला कि सिस्टम कम देरी के साथ काम करता है, 60 मिलीसेकंड के भीतर अधिकांश आंदोलनों का पता लगाता है और 301 माइक्रोसेकंड में डेटा प्रसंस्करण करता है।
टीम ने भविष्य की नेत्र-ट्रैकिंग सिस्टम को बेहतर बनाने और स्मार्ट चश्मा प्रौद्योगिकी में प्रगति का समर्थन करने में मदद करने के लिए लेबल की आंखों की गतिविधियों का एक डेटासेट भी बनाया।