书目信息 |
| 题名： |
面向肌电手势交互系统的深度学习技术
|
|
| 作者： | 卫文韬 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 南京 东南大学出版社 2021.11 |
|
| 页数： | 134页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TB18 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人-机系统--ren - ji xi tong--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-5641-9697-4 | |
| 000 | 01382nam0 2200301 450 | |
| 001 | 2234007465 | |
| 005 | 20220917092714.57 | |
| 010 | @a978-7-5641-9697-4@dCNY49.00 | |
| 092 | @aCN@bRt1006-2400 | |
| 100 | @a20211222d2021 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 0 | @achi |
| 102 | @aCN@b320000 | |
| 105 | @aak a 000yy | |
| 200 | 1 | @a面向肌电手势交互系统的深度学习技术@Amian xiang ji dian shou shi jiao hu xi tong de shen du xue xi ji shu@f卫文韬著 |
| 210 | @a南京@c东南大学出版社@d2021.11 | |
| 215 | @a134页@c图@d24cm | |
| 312 | @a英文题名取自封面 | |
| 314 | @a卫文韬, 现就职于南京理工大学设计艺术与传媒学院。 | |
| 320 | @a有书目 (第113-134页) | |
| 330 | @a作为人体最灵活的肢体, 手不但可以完成各种生活技能, 也可以实现自然、直观的交互。在已知手势交互技术中, 基于表面肌电信号的手势交互具有高精度、可穿戴、抗遮挡、支持上肢截肢患者使用等优点, 在医疗康复和人机交互领域有着不可替代的作用。在以深度学习为代表的新一代人工智能技术蓬勃发展的背景下, 本书依托国家和江苏省自然科学基金项目前期与阶段性研究成果, 对多种面向肌电手势交互系统的深度学习技术进行了深入研究。 | |
| 510 | 1 | @aDeep learning techniques for surface electromyography based gesture interaction@zeng |
| 606 | 0 | @a人-机系统@Aren - ji xi tong@x研究 |
| 690 | @aTB18@v5 | |
| 701 | 0 | @a卫文韬@Awei wen tao@4著 |
| 801 | 0 | @aCN@b人天书店@c20211222 |
| 901 | @a江苏东南大学出版社 | |
| 905 | @aZUCC@dTB18@e5 | |
| 997 | @a期货 | |
| 面向肌电手势交互系统的深度学习技术/卫文韬著.-南京：东南大学出版社，2021.11 |
| 134页：图；24cm |
| ISBN 978-7-5641-9697-4：CNY49.00 |
| 作为人体最灵活的肢体, 手不但可以完成各种生活技能, 也可以实现自然、直观的交互。在已知手势交互技术中, 基于表面肌电信号的手势交互具有高精度、可穿戴、抗遮挡、支持上肢截肢患者使用等优点, 在医疗康复和人机交互领域有着不可替代的作用。在以深度学习为代表的新一代人工智能技术蓬勃发展的背景下, 本书依托国家和江苏省自然科学基金项目前期与阶段性研究成果, 对多种面向肌电手势交互系统的深度学习技术进行了深入研究。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：面向肌电手势交互系统的深度学习技术
索取号：TB18/5
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 2000895480 | 2000895480 | 第三书库/ [索取号:TB18/5] | 在馆 | |
| 2 | 2000895481 | 2000895481 | 第三书库/ [索取号:TB18/5] | 在馆 | |
| 3 | 2000895482 | 2000895482 | 第三书库/ [索取号:TB18/5] | 在馆 |