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利用生成对抗网络模拟真实的中风后触及运动学
通过使用条件生成对抗网络 (cGANs) 创建合成的动力学数据集，该研究旨在扩充训练数据集并改善任务分类准确性，有效地提高机器学习模型在中风康复中的应用。
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24 days ago
中风后肢体瘫痪的运动学数据检测
使用运动数据和机器学习来检测单侧手臂麻痹 / 无力，提出了一种通过时间卷积网络和循环神经网络结合知识蒸馏的方法，利用身体上的惯性测量单元来捕捉动作过程中的运动信息，进而实现对动作和模式识别。我们的实验表明，该方法具有很高的麻痹检测准确度（9
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8 months ago
机器人辅助手术交叉领域技术技能评估的不确定性感知自监督学习
提出了一种基于动力学数据的新颖技能评估方法，该方法通过将领域知识从已标记的动力学数据转移到未标记的数据，并利用伪标签对未标记数据进行准确的标注来评估机器人辅助手术中的新医生的技能水平。该方法相较于其他现有的方法不需要手动标记或者不需要先前医
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a year ago
ICLR
高时间分辨率行动识别序列建模
本文介绍了一个新数据集 StrokeRehab，旨在解决机器学习中的一个重要问题，即从视频和运动数据中识别出细微的运动，提出了一种以语音识别技术为灵感的基于序列到序列模型的高分辨率动作识别方法，并在 StrokeRehab 数据集以及标准测
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3 years ago
AcinoSet: 野生猎豹 3D 姿态估计数据集和基线模型
本文介绍了一个包含自由奔跑的猎豹的视频数据集，称为 AcinoSet，利用这个数据集，我们可以进行无标记动物姿态估计提供 2D 关键点。我们使用 3 种不同的 3D 姿势估计方法，为 3D 姿势估计工具的开发提供了强大的基础线，并提供了 3
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3 years ago
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