索尼預計於3/24推出弱視者專用相機「DSC-HX99 RNV」。該相機使用索尼的小型數位相機的Cyber-shot功能，並搭載QD LASER公司研發的半導體雷射技術，透過使用小鏡子反射RGB（紅、綠、藍）三種顏色成分的雷射光，將其直接投射到眼睛的視網膜上，使視網膜功能較弱的人也能清楚識別相機拍攝的圖像。
※弱視者：即使載一般眼鏡或隱形眼鏡，視力仍未滿0.3的人。以索尼公司估計世界約有2億5千的弱視者。
QD :LASER：https://www.qdlaser.com/
（＊品牌影片拍得很好，推薦觀看時可以Youtube上設定字幕翻譯）
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過往大部分的技術是透過藍芽與聽力輔助裝置連接，此種作法會將聲音先傳送到人工電子耳的麥克風，但由於麥克風必須接受周遭環境的聲音，因此容易有噪音跟回音；這次亞馬遜團隊找到了可以繞過電子耳麥克風的方法，直接將音頻從亞馬遜的 Fire TV 直接傳輸到電子耳中，降低了外界聲音的干擾。
本文作者為 ADHD 使用者與產品設計師，在本篇文章中描述了 ADHD 常見的特徵，例如注意力不易集中或不易長時間靜坐等，更重要的是作者也從生活中的例子總結了一些 ADHD 在操作數位產品上常見的特徵與問題，也提供了一些常見的好設計例子來解釋這些設計如何幫助 ADHD 使用者更好地使用產品。
舉例而言，作者提到 ADHD 使用者容易丟失東西，在數位世界中表現的就是容易忘記自己的帳號、密碼，或是檔案放在哪裡。
針對容易丟失東西這個特性，作者有三點建議：
如無必要，盡量不要讓使用者使用電子郵件以外的客製化使用者名稱，因為比起記得第一百個的使用者名稱，一個電子郵件顯然更容易記得。
創造一個容易復原已忘密碼的途徑：不要讓使用者用記得另一件事來換取密碼，例如曾經很常被使用的「請輸入你國小最好朋友的名字」等問題。
如果你的產品裡會出現檔案，讓使用者能夠有「打開近期檔案」或是「重新打開專案」等清單來讓使用者更容易回到原本的工作狀態。
我看完之後認為有些設計點不只適用於 ADHD 使用者，對於銀髮使用者乃至於所有使用者而言都可以降低認知負擔，再次覺得無障礙設計是為了所有人的設計，推薦包括所有設計師的所有人觀看。
OneButtonPIN 操作方法是使用者按住螢幕上的一個大按鈕，便會啟動一系列由停頓隔開的振動，當震動次數與想輸入的數字相符時，使用者便放開按鈕，此時便完成了一個數字的輸入。使用者可以重複這個過程來逐一輸入 PIN 碼。
研究針對了輸入的準確率和隱私性進行了測試。在輸入準確率測試中，請視障參與者以 OneButtonPIN 方法與傳統方法多次輸入隨機生成的 PIN 碼。結果顯示，使用 OneButtonPIN 輸入方式比起傳統輸入方式有著更高的準確率；而在輸入隱私性測試中，請參與者觀看其他人使用傳統輸入方法和 OneButtonPIN 輸入方法的影片，然後嘗試猜測他們的輸入內容。結果顯示，每個參與者都能夠成功猜出以傳統方法輸入的數值，但沒有人能夠猜出以 OneButtonPIN 方法輸入的數值。
這個方法不僅可以滿足視障者的驗證操作需求，對於一般使用者也可以提高輸入的安全性。足證了當我們讓事情變得更 Accessibility 時，它也能對一般使用者有所助益。
該研究已發表在 ACM 人機交互論文集上，有興趣的讀者可以前往了解更多。
加拿大約克大學（York University）團隊發表SeeChart，希望搭起圖表和人之間的橋樑，讓人可以透過語言互動方式瞭解圖表內的資訊，主要功能有：
圖表整體的語義摘要（Narrate Summary），用程式產出像是人類在說故事形式的說明
用滑鼠或鍵盤導航到每個數列（線段或長條），或一次選擇多個數列，會有語音說明統計資訊
語音搜尋重要統計值（例如，最大、最小值）
SeeChart仍是個發展中的研究專案，目前語言僅支援英文，搭配折線圖（line）、長條圖（bar）、圓餅圖（pie）、散佈圖（scatter）、熱區圖（heatmap）等圖表類型。程式中使用到Python Flask框架、Amazon Polly文字轉語音、自然語言等技術，在D3.js套件繪製的圖表上加上可以用語言互動的功能。
研究團隊有釋出程式源碼及技術報告的預印本，並提供長條圖、折線圖的demo。邀請大家先體驗看看demo，有意願的話甚至可以試著動動手加入新功能！
技術報告：https://arxiv.org/pdf/2302.07742v1.pdf
程式源碼：https://github.com/vis-nlp/seechart
Demo連結（按P可以導航、按H有快捷鍵說明）：
https://infovis-userstudy.herokuapp.com/task?chart=bar_158
https://infovis-userstudy.herokuapp.com/task?chart=test2
同性質的研究專案：VoxLens
