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我如何使用Gemini Nano和Gemini API构建Makaton AI助手
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原文英文，约5400词，阅读约需20分钟。
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内容提要
我开发了一个Makaton AI助手，旨在帮助语言障碍学习者。该应用结合本地和云端AI，能够识别Makaton手势并提供英文解释。用户通过网页应用上传图像，获取描述并转化为英语，展示了计算机视觉与语言理解的结合，强调无障碍技术的重要性。
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关键要点
- 开发了一个Makaton AI助手，旨在帮助语言障碍学习者。
- 应用结合本地和云端AI，能够识别Makaton手势并提供英文解释。
- 用户通过网页应用上传图像，获取描述并转化为英语。
- 强调无障碍技术的重要性，促进包容性教育。
- 使用HTML、CSS和JavaScript构建轻量级网页应用，注重可访问性和透明性。
- Gemini Nano在本地运行，提供短文本生成，Gemini API作为云端备份。
- 应用使用本地存储安全存储API密钥，保护用户隐私。
- 使用浏览器语音合成将AI生成的英文翻译转换为语音输出。
- 通过简单的映射逻辑将AI生成的描述与Makaton含义关联。
- 处理常见错误，如模型端点问题、缺失API密钥和CORS限制。
- 强调计算机视觉与语言理解的结合，提升无障碍技术的有效性。
- 项目展示了如何通过AI支持非语言学习者的沟通。
- 未来版本可能集成摄像头输入的手势识别，支持多种符号集。
- 强调无障碍创新不需要复杂的系统，而是源于好奇心和同理心。
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