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肌电信号

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7月29日
10:05
10:05官方账号arXiv cs.LG@Rui Liu, Benjamin Paassen
表面肌电(sEMG)用于控制假肢,但现有研究多聚焦基本动作,而日常活动需组合动作。论文提出CPI和SAP两种原型网络方法,实现仅用基本动作训练后零样本识别未见组合动作。在NearLab、NinaPro DB3及新采集的BasCom数据集上,SAP准确率较现有零样本方法提升超过20%。用户在线实验也验证了优势。
论文sEMGCPI零样本学习

推荐理由:这篇论文提出了两种新方法,只用基本动作训练就能识别组合动作,在多个数据集上准确率提升超20%,挺实用。
原文
7月2日
14:50
14:50量子位@思邈
加州大学伯克利分校研究团队提出一种具身智能数据采集新范式,通过同时采集人类肌电信号和脑电信号来训练世界模型。该方法在Meta的Habitat 2.0模拟环境中,使机器人物体操作任务成功率从52%提升至81%。系统使用20通道肌电手环和16通道脑电头戴设备,采集数据量仅为传统示教法的1/10。
论文具身智能世界模型脑机接口

推荐理由:这篇讲的是怎么让机器人边看你干活边学习,还能读你的脑电波,比传统示教省事多了。
原文
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