นวัตกรรมคอมพิวเตอร์วิชันเพื่อการเข้าถึง
เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชันใหม่ทำให้เนื้อหาดิจิทัลเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับทุกคน
เทคโนโลยีดิจิทัลสร้างอุปสรรคสำหรับผู้ที่มีความบกพร่องทางสายตามานานเกินไป แทนที่จะทำลายมัน ที่ Tanqory เรามุ่งมั่นที่จะเปลี่ยนแปลงสมการพื้นฐานนั้น การวิจัยคอมพิวเตอร์วิชันของเรามุ่งเน้นที่การทำให้เทคโนโลยีสามารถเข้าถึงได้อย่างแท้จริงสำหรับผู้พิการ โดยใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดใน AI, machine learning และ edge computing เพื่อสร้างโซลูชันที่ไม่เพียงแค่ตอบสนองมาตรฐานการเข้าถึง แต่ยังเกินความคาดหวัง
นี่ไม่ใช่เรื่องของการปฏิบัติตามกฎระเบียบหรือการทำเครื่องหมายในช่อง แต่เป็นการยอมรับว่านวัตกรรมด้านการเข้าถึงเป็นประโยชน์ต่อทุกคน และการสร้างเทคโนโลยีที่ครอบคลุมตั้งแต่เริ่มต้นจะสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่าสำหรับผู้ใช้ทุกคน การวิจัยคอมพิวเตอร์วิชันด้านการเข้าถึงของเราแสดงถึงงานที่สำคัญที่สุดที่เกิดขึ้นที่ Tanqory ในวันนี้
ความท้าทายด้านการเข้าถึงในปี 2025
ตามข้อมูลขององค์การอนามัยโลก ประมาณ 2.2 พันล้านคนทั่วโลกมีความบกพร่องทางสายตาหรือตาบอด แต่เทคโนโลยีดิจิทัลส่วนใหญ่ได้รับการออกแบบสำหรับผู้ใช้ที่มองเห็นเป็นหลัก โดยการเข้าถึงถูกเพิ่มเติมในภายหลัง หากมีเลย วิธีการออกแบบนี้สร้างช่องว่างดิจิทัลที่แยกผู้คนหลายล้านคนออกจากการมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่ในสังคมสมัยใหม่
ความท้าทายไม่ได้เป็นเพียงทางเทคนิค แต่เป็นปรัชญา การเข้าถึงที่แท้จริงหมายถึงการออกแบบระบบที่ให้ประสบการณ์ที่เทียบเท่า ไม่ใช่แค่ฟังก์ชันพื้นฐาน ผู้ใช้ที่ตาบอดควรสามารถนำทางเว็บไซต์ เข้าใจภาพ หรือโต้ตอบกับแอปพลิเคชันได้ด้วยประสิทธิภาพและความพึงพอใจเดียวกับผู้ใช้ที่มองเห็น
ในปี 2025 เราก็มีความสามารถทางเทคโนโลยีในที่สุดที่จะทำให้วิสัยทัศน์นี้เป็นจริง ความก้าวหน้าในคอมพิวเตอร์วิชัน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และ edge computing ได้ถึงจุดที่เราสามารถสร้างโซลูชันการเข้าถึงที่รวดเร็ว แม่นยำ และมีประโยชน์อย่างแท้จริงในสถานการณ์จริง
นวัตกรรมคอมพิวเตอร์วิชันด้านการเข้าถึงของเรา
การอ่านหน้าจอและความเข้าใจเค้าโครงขั้นสูง
โปรแกรมอ่านหน้าจอแบบดั้งเดิมทำงานโดยการแยกวิเคราะห์โครงสร้าง HTML และอ่านข้อความตามลำดับ วิธีการนี้ใช้ได้กับเอกสารธรรมดา แต่จะใช้ไม่ได้กับเค้าโครงที่ซับซ้อน อินเทอร์เฟซที่เป็นภาพ และแอปพลิเคชันเว็บสมัยใหม่ เทคโนโลยีการอ่านหน้าจอขั้นสูงของเราก้าวไปไกลกว่าการแยกวิเคราะห์ HTML พื้นฐาน
การวิเคราะห์เค้าโครงอัจฉริยะ: โมเดลคอมพิวเตอร์วิชันของเราวิเคราะห์เค้าโครงภาพของหน้าจอใดๆ—หน้าเว็บ อินเทอร์เฟซแอปพลิเคชัน หรือเอกสาร—และเข้าใจโครงสร้างตามความหมาย ซึ่งหมายถึงการระบุหัวข้อ เมนูการนำทาง ส่วนเนื้อหา และองค์ประกอบโต้ตอบตามรูปลักษณ์ที่มองเห็น ไม่ใช่แค่โครงสร้างโค้ด
การอ่านที่ตระหนักถึงบริบท: ระบบเข้าใจลำดับความสำคัญในการอ่านและสามารถนำทางเนื้อหาอย่างชาญฉลาด เมื่อวิเคราะห์บทความข่าว จะระบุหัวข้อข่าว ชื่อผู้เขียน เนื้อหาหลัก และข้อมูลแถบด้านข้าง นำเสนอในลำดับที่สมเหตุสมผลมากกว่าลำดับ HTML ดิบ
การตรวจจับองค์ประกอบโต้ตอบ: โมเดลของเราระบุปุ่ม ฟอร์ม ลิงก์ และส่วนประกอบโต้ตอบด้วยความแม่นยำมากกว่า 95% แม้ว่านักพัฒนาจะไม่ได้นำป้ายกำกับการเข้าถึงมาใช้อย่างถูกต้อง สิ่งนี้ให้ตาข่ายนิรภัยสำหรับอินเทอร์เฟซที่เขียนโค้ดไม่ดี ในขณะที่ส่งเสริมแนวทางปฏิบัติการพัฒนาที่ดีกว่า
ความเข้าใจแบบหลายรูปแบบ: ข้อความไม่ใช่สื่อการสื่อสารเพียงอย่างเดียว ระบบของเราวิเคราะห์ไอคอน สัญลักษณ์ แผนภาพ และลำดับชั้นทางภาพ ให้คำอธิบายที่ครอบคลุมที่จับทั้งข้อความที่ชัดเจนและความหมายทางภาพ
คำอธิบายภาพอัตโนมัติและการสร้าง Alt-Text
ภาพถ่ายทอดข้อมูลที่สำคัญ กระตุ้นอารมณ์ และให้บริบทที่ข้อความเพียงอย่างเดียวไม่สามารถจับได้ แต่ภาพหลายล้านภาพออนไลน์ไม่มีคำอธิบาย ขาด alt-text หรือมีป้ายกำกับทั่วไปที่ให้คุณค่าเพียงเล็กน้อย เรากำลังแก้ปัญหานี้ด้วยการวิเคราะห์ภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขั้นสูง
คำอธิบายฉากโดยละเอียด: โมเดลของเราวิเคราะห์ภาพและสร้างคำอธิบายที่เป็นธรรมชาติและละเอียด มากกว่าป้ายกำกับทั่วไปอย่าง "ฉากกลางแจ้ง" เราสร้างคำอธิบายเช่น "สุนัขพันธุ์โกลเด้นรีทรีฟเวอร์เล่นจับของในสวนสาธารณะในวันฤดูใบไม้ร่วงที่แดดออก โดยมีใบไม้ร่วงปกคลุมหญ้าและต้นไม้แสดงใบสีส้มและแดงในพื้นหลัง"
ความเข้าใจตามบริบท: ภาพเดียวกันอาจต้องการคำอธิบายที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับบริบท ภาพในบทความทางการแพทย์ต้องการความแม่นยำทางคลินิก ในขณะที่ภาพเดียวกันในบล็อกท่องเที่ยวต้องการความสะท้อนอารมณ์ ระบบของเราเข้าใจบริบทและปรับคำอธิบายตามนั้น
การจดจำข้อความในภาพ: ภาพหลายภาพมีข้อความฝังอยู่—อินโฟกราฟิก มีม ภาพหน้าจอ ป้าย เทคโนโลยี OCR ของเราสกัดข้อความนี้ด้วยความแม่นยำ 98% ในหลายภาษาและฟอนต์ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อความในภาพสามารถเข้าถึงได้เท่ากับข้อความปกติในหน้า
การจดจำสีหน้าและอารมณ์: การเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ในภาพเพิ่มบริบทที่สำคัญ โมเดลของเราตรวจจับสีหน้า ภาษากาย และน้ำเสียงทางอารมณ์ ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจไม่เพียงแต่สิ่งที่อยู่ในภาพ แต่ยังเนื้อหาทางอารมณ์ที่มันถ่ายทอด
การประมวลผลที่รักษาความเป็นส่วนตัว: การวิเคราะห์ภาพทั้งหมดเกิดขึ้นบนอุปกรณ์เมื่อเป็นไปได้ เพื่อให้แน่ใจว่าภาพที่ละเอียดอ่อนจะไม่ออกจากอุปกรณ์ของผู้ใช้ วิธีการนี้ปกป้องความเป็นส่วนตัวในขณะที่ส่งมอบผลลัพธ์ที่รวดเร็ว
ความช่วยเหลือในการนำทางและความเข้าใจเชิงพื้นที่
การนำทางทางกายภาพนำเสนอความท้าทายพิเศษสำหรับผู้ที่มีความบกพร่องทางสายตา เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชันของเราขยายออกไปนอกเหนือจากหน้าจอเพื่อช่วยผู้ใช้นำทางสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความจริงอย่างปลอดภัยและมั่นใจ
การตรวจจับอุปสรรคแบบเรียลไทม์: ใช้กล้องสมาร์ทโฟนหรืออุปกรณ์สวมใส่ได้ ระบบของเราระบุอุปสรรคในเส้นทางของผู้ใช้—จากผนังและเฟอร์นิเจอร์ไปจนถึงวัตถุที่ไม่คาดคิดเช่นประตูเปิดหรือของที่ทิ้งไว้บนพื้น ระบบให้ข้อเสนอแนะแบบสัมผัสหรือเสียงเกี่ยวกับตำแหน่งและระยะทางของอุปสรรค ให้คำเตือนล่วงหน้าถึง 10 เมตร
การนำทางในอาคาร: GPS ทำงานได้กลางแจ้งแต่ล้มเหลวในอาคาร ระบบการนำทางในอาคารของเราใช้คอมพิวเตอร์วิชันเพื่อเข้าใจพื้นที่ภายใน ระบุทางเข้า ทางเดิน บันได และห้อง โดยการวิเคราะห์คุณสมบัติทางภาพและจับคู่กับผังอาคาร เราให้การนำทางภายในอาคารแบบเลี้ยวต่อเลี้ยวที่เทียบเท่ากับระบบ GPS กลางแจ้ง
การหาทางอัจฉริยะ: ระบบไม่ได้แค่ตรวจจับอุปสรรคทางกายภาพ แต่ยังเข้าใจสภาพแวดล้อม สามารถระบุลิฟต์ บันไดเลื่อน ห้องน้ำ ทางออก และสถานที่เฉพาะในอาคาร ให้คำแนะนำเชิงรุกไปยังจุดหมายปลายทาง
ความช่วยเหลือในการขนส่งสาธารณะ: เทคโนโลยีของเราอ่านหมายเลขรถบัส ข้อมูลชานชาลารถไฟ และป้ายสถานีแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ผู้ใช้นำทางการขนส่งสาธารณะได้อย่างอิสระ สามารถระบุเมื่อรถบัสที่ถูกต้องกำลังเข้ามาหรือชานชาลารถไฟใดที่ต้องใช้
การนำทางทางสังคม: ในสภาพแวดล้อมที่แออัด ระบบให้ความตระหนักถึงผู้คนที่อยู่ใกล้เคียง ช่วยให้ผู้ใช้นำทางฝูงชนได้อย่างปลอดภัยในขณะที่เคารพพื้นที่ส่วนตัวของผู้อื่น ความสามารถที่ละเอียดอ่อนแต่สำคัญนี้ทำให้พื้นที่ที่แออัดมีความเครียดน้อยลงและสามารถนำทางได้มากขึ้น
การประมวลผลแบบเรียลไทม์ด้วยความหน่วงต่ำ
เทคโนโลยีการเข้าถึงต้องรวดเร็วจึงจะมีประโยชน์ การตอบสนองที่ล่าช้าสร้างความหงุดหงิดและความกังวลด้านความปลอดภัย สถาปัตยกรรมของเราให้ความสำคัญกับความเร็วโดยไม่สูญเสียความแม่นยำ
วิธีการ Edge Computing: แทนที่จะส่งภาพไปยังเซิร์ฟเวอร์คลาวด์เพื่อวิเคราะห์ เราเรียกใช้โมเดลคอมพิวเตอร์วิชันโดยตรงบนอุปกรณ์—สมาร์ทโฟน แท็บเล็ต อุปกรณ์สวมใส่ได้ วิธีการนี้ให้เวลาตอบสนองต่ำกว่า 100 มิลลิวินาที เปลี่ยนคอมพิวเตอร์วิชันให้เป็นความรู้สึกแบบเรียลไทม์มากกว่าเครื่องมือที่ล่าช้า
สถาปัตยกรรมโมเดลที่ปรับให้เหมาะสม: เราได้พัฒนาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบกำหนดเองที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์มือถือ โมเดลเหล่านี้บรรลุความแม่นยำ 95%+ ในขณะที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์ที่มีกำลังประมวลผลและความจุแบตเตอรี่จำกัด
คุณภาพแบบปรับตัว: ระบบปรับรายละเอียดการประมวลผลโดยอัตโนมัติตามงานและทรัพยากรที่มีอยู่ เมื่อแบตเตอรี่เหลือน้อย จะลดความเข้มข้นของการประมวลผลในขณะที่รักษาฟังก์ชันที่สำคัญ เมื่อความแม่นยำมีความสำคัญ จะเรียกใช้การวิเคราะห์โดยละเอียดมากขึ้น
การปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไป: ผลลัพธ์ปรากฏแบบค่อยเป็นค่อยไปมากกว่าทั้งหมดพร้อมกัน ผู้ใช้อาจได้รับคำอธิบายพื้นฐานของภาพภายใน 50 มิลลิวินาที โดยมีการวิเคราะห์โดยละเอียดมากขึ้นปรากฏในอีกไม่กี่วินาทีต่อมาเมื่อการประมวลผลดำเนินต่อ
สถาปัตยกรรมเทคนิคและนวัตกรรม
ระบบคอมพิวเตอร์วิชันด้านการเข้าถึงของเราสร้างจากนวัตกรรมทางเทคนิคหลายอย่างที่พัฒนาขึ้นเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันนี้:
โมเดลการเรียนรู้หลายงาน
แทนที่จะเป็นโมเดลแยกสำหรับงานต่างๆ—การตรวจจับวัตถุ ความเข้าใจฉาก การจดจำข้อความ—เราใช้โมเดลหลายงานแบบรวมที่แบ่งปันการแสดงที่เรียนรู้ วิธีการนี้มีประสิทธิภาพมากกว่า รวดเร็วกว่า และให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าเพราะงานต่างๆ แจ้งข้อมูลซึ่งกันและกัน
ระบบ AI ตามบริบท
โมเดลของเราไม่ได้วิเคราะห์ภาพแยกเดี่ยว พวกเขาพิจารณาบริบทโดยรอบ: ภาพก่อนหน้าในลำดับ แอปพลิเคชันที่ใช้ งานปัจจุบันของผู้ใช้ และความชอบในอดีต ความตระหนักในบริบทนี้สร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและมีประโยชน์มากขึ้น
การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
ระบบปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามการใช้งานจริง เมื่อผู้ใช้ให้การแก้ไขหรือบริบทเพิ่มเติม โมเดลของเราเรียนรู้และปรับปรุง กลายเป็นแม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปในขณะที่เคารพความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ผ่านวิธีการเรียนรู้แบบรวมศูนย์
การออกแบบที่การเข้าถึงเป็นอันดับแรก
โมเดลคอมพิวเตอร์วิชันส่วนใหญ่ได้รับการฝึกจากชุดข้อมูลภาพทั่วไป เราได้สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมเฉพาะที่เน้นสถานการณ์การเข้าถึง—อินเทอร์เฟซหน้าจอ อุปสรรคในการนำทาง ผังเอกสาร—เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลของเราโดดเด่นในงานเฉพาะด้านการเข้าถึง
ผลกระทบในโลกแห่งความจริงและกรณีศึกษา
มาตรการที่แท้จริงของเทคโนโลยีคือผลกระทบในโลกแห่งความจริง เครื่องมือคอมพิวเตอร์วิชันด้านการเข้าถึงของเรากำลังสร้างความแตกต่างอยู่แล้ว:
การศึกษา: นักเรียนที่มีความบกพร่องทางสายตาใช้เทคโนโลยีของเราเพื่อเข้าถึงเนื้อหาที่เป็นภาพในหนังสือเรียน เข้าใจแผนภาพและแผนภูมิ และมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่ในกิจกรรมการเรียนรู้แบบเห็นภาพ ครูรายงานว่านักเรียนที่ใช้เครื่องมือของเรามีส่วนร่วมกับเนื้อหาที่เป็นภาพอย่างกระตือรือร้นมากขึ้น
การจ้างงาน: มืออาชีพที่มีความบกพร่องทางสายตาใช้ความช่วยเหลือในการนำทางของเราเพื่อนำทางอาคารสำนักงานได้อย่างอิสระ เทคโนโลยีการอ่านหน้าจอของเราเพื่อทำงานกับแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน และคำอธิบายภาพของเราเพื่อเข้าใจเนื้อหาที่เป็นภาพในเอกสารและการนำเสนอ
ชีวิตประจำวัน: ผู้ใช้รายงานว่ามีความเป็นอิสระเพิ่มขึ้นในกิจกรรมประจำวัน—การช็อปปิ้ง การใช้ระบบขนส่งสาธารณะ การนำทางสภาพแวดล้อมใหม่—ที่ก่อนหน้านี้ต้องการความช่วยเหลือจากผู้มีสายตา ความเป็นอิสระนี้มีประโยชน์ทางจิตใจและทางปฏิบัติอย่างลึกซึ้ง
การมีส่วนร่วมทางสังคม: เทคโนโลยีของเราช่วยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับเนื้อหาโซเชียลมีเดียที่เป็นภาพ เข้าใจมีมและเรื่องตลกที่เป็นภาพ และเข้าร่วมการสนทนาที่ใช้ภาพที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ก่อนหน้านี้
เส้นทางข้างหน้า: 2025 และต่อไป
การวิจัยคอมพิวเตอร์วิชันด้านการเข้าถึงของเราดำเนินต่อไปอย่างรวดเร็ว ลำดับความสำคัญในการพัฒนาปัจจุบันรวมถึง:
การบูรณาการความจริงเสริม: เรากำลังสำรวจแว่นตา AR ที่ให้ข้อมูลภาพแบบเรียลไทม์ผ่านคำอธิบายเสียง สร้างความตระหนักต่อเนื่องของสภาพแวดล้อมโดยไม่ต้องสแกนอย่างกระตือรือร้น
การควบคุมด้วยท่าทาง: คำสั่งเสียงใช้ได้ในบางบริบทแต่ไม่ใช่ทั้งหมด เรากำลังพัฒนาระบบควบคุมตามท่าทางที่จดจำการเคลื่อนไหวของมือ อนุญาตให้โต้ตอบที่เงียบและรอบคอบกับคุณสมบัติการเข้าถึง
ความเข้าใจฉากทางสังคม: เวอร์ชันในอนาคตจะเข้าใจบริบททางสังคมได้ดีขึ้น—ระบุเมื่อมีคนโบกมือ เข้าใจพลวัตของกลุ่ม จดจำสัญญาณทางสังคม—ช่วยให้ผู้ใช้นำทางสถานการณ์ทางสังคมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ความตระหนักด้านสภาพแวดล้อม: ความเข้าใจสภาพแวดล้อมที่ปรับปรุงจะรวมถึงสภาพอากาศ ระดับแสง ประเภทภูมิประเทศ และปัจจัยอื่นๆ ที่ส่งผลต่อการนำทางและความปลอดภัย
การสนับสนุนหลายภาษา: ระบบปัจจุบันทำงานเป็นหลักในภาษาอังกฤษ เรากำลังขยายเพื่อสนับสนุน 25+ ภาษา เพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีการเข้าถึงให้บริการผู้ใช้ทั่วโลก
การวิจัยแบบเปิดและความร่วมมือ
เราเชื่อว่านวัตกรรมด้านการเข้าถึงควรเป็นประโยชน์ต่อทุกคน ไม่ใช่เป็นความเป็นเจ้าของ เรามุ่งมั่นต่อแนวทางปฏิบัติการวิจัยแบบเปิด:
การวิจัยที่เผยแพร่: เราเผยแพร่การวิจัยด้านการเข้าถึงของเราในสถานที่วิชาการ มีส่วนร่วมในความเข้าใจของชุมชนวิทยาศาสตร์ที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับระบบ AI ที่เข้าถึงได้
เครื่องมือโอเพ่นซอร์ส: ส่วนประกอบหลักของระบบการเข้าถึงของเรามีให้เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ให้นักพัฒนาคนอื่นสร้างจากงานของเราและมีส่วนร่วมในการปรับปรุง
ความร่วมมือทางวิชาการ: เราร่วมมือกับมหาวิทยาลัยและสถาบันวิจัยที่ศึกษาการเข้าถึง ให้เงินทุน ทรัพยากรข้อมูล และความเชี่ยวชาญทางเทคนิค
การมีส่วนร่วมของชุมชน: เราทำงานอย่างใกล้ชิดกับองค์กรสนับสนุนคนพิการและผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางสายตาเพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีของเราตอบสนองความต้องการที่แท้จริงและเคารพความชอบของชุมชนที่เราให้บริการ
ข้อกำหนดทางเทคนิคและความพร้อมใช้งาน
คุณสมบัติคอมพิวเตอร์วิชันด้านการเข้าถึงของเรามีให้บริการในหลายแพลตฟอร์ม:
แพลตฟอร์มที่รองรับ: iOS, Android, Web, Windows, macOS ขนาดโมเดล: 50-200MB ขึ้นอยู่กับฟีเจอร์ที่เปิดใช้งาน ความเร็วในการประมวลผล: <100ms สำหรับการวิเคราะห์พื้นฐาน, <500ms สำหรับคำอธิบายโดยละเอียด ความสามารถออฟไลน์: ฟังก์ชันเต็มรูปแบบโดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ภาษา: 12 ภาษาในปัจจุบัน ขยายเป็น 25+ ภายในสิ้นปี 2025 ความเป็นส่วนตัว: การประมวลผลทั้งหมดบนอุปกรณ์ตามค่าเริ่มต้น พร้อมการประมวลผลคลาวด์เป็นตัวเลือกสำหรับสถานการณ์ที่ซับซ้อน
การเริ่มต้น
หากคุณเป็นผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางสายตาที่สนใจในคุณสมบัติการเข้าถึงของเรา หรือนักพัฒนาที่ต้องการบูรณาการการเข้าถึงในแอปพลิเคชันของคุณ เยี่ยมชมพอร์ทัลการเข้าถึงของเราที่ tanqory.com/accessibility สำหรับ:
- คู่มือผู้ใช้และบทช่วยสอนโดยละเอียด
- เอกสาร API สำหรับนักพัฒนา
- ชุดข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับนักวิจัย
- ฟอรัมชุมชนสำหรับคำติชมและการสนับสนุน
- การอัปเดตเป็นประจำเกี่ยวกับฟีเจอร์และการปรับปรุงใหม่
ความมุ่งมั่นของเรา
การเข้าถึงไม่ใช่ฟีเจอร์ที่เราเพิ่มเมื่อสะดวก แต่เป็นหลักการพื้นฐานที่แนะนำกระบวนการพัฒนาของเรา ผลิตภัณฑ์ทุกอย่าง ฟีเจอร์ทุกอย่าง การอัปเดตทุกอย่างพิจารณาการเข้าถึงตั้งแต่เริ่มต้น เรามุ่งมั่นที่จะสร้างเทคโนโลยีที่ใช้ได้กับทุกคน เพราะนั่นเป็นสิ่งที่ถูกต้องที่จะทำ
นวัตกรรมที่เราได้แบ่งปันที่นี่แสดงถึงสถานะปัจจุบันของการวิจัยด้านการเข้าถึงของเรา แต่เราไม่ได้หยุดที่นี่ เมื่อเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชันก้าวหน้า เมื่อโมเดล AI ดีขึ้น และเมื่อเราเรียนรู้จากผู้ใช้ คุณสมบัติการเข้าถึงของเราจะดำเนินต่อไปเพื่อพัฒนาและปรับปรุง
เทคโนโลยีมีศักยภาพอันยิ่งใหญ่ที่จะทำลายอุปสรรคและสร้างโอกาส เรามุ่งมั่นที่จะทำให้ศักยภาพนั้นเป็นจริง นวัตกรรมครั้งละครั้ง
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงการการเข้าถึงของเราหรือเพื่อให้คำติชม ติดต่อ accessibility@tanqory.com
