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Keynote speaker Machine learning for assistive technology

机译：主题演讲者辅助技术机器学习

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Summary form only given, as follows. Assistive technologies (AT) are created to help people with disabilities participate more effectively and independently in all aspects of society. Simple assistive technologies would be crutches and manual wheelchairs. Complex assistive technologies include smart homes, navigation systems, prompting systems and brain-computer interfaces for numerous activities including wheelchair control. There is an increasing trend to use machine learning as a key component in a variety of assistive technology applications. In this talk we will survey current ML applications for AT, discuss the challenges that this application domain presents and discuss future research possibilities.
机译：概要表格仅给出，如下所示。 创建辅助技术（AT）以帮助残疾人在社会各个方面更有效地参与。 简单的辅助技术将是拐杖和手动轮椅。 复杂的辅助技术包括智能房屋，导航系统，提示系统和脑电脑界面，包括众多活动，包括轮椅控制。 在各种辅助技术应用中，使用机器学习作为关键组件，存在越来越大的趋势。 在此谈话中，我们将调查当前ML申请，讨论此应用领域提出并讨论未来研究可能性的挑战。

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