科学 者 たち は 96.92 % の 正確 さ を もっ て , 義手 を 制御 する ため の 新しい 手ぶり 識別 法 を 開発 し て い ます。 Scientists develop new hand gesture recognition model with 96.92% accuracy, aiding prosthetic control.

上海のジャオ・トン大学の科学者たちは,高度な神経ネットワーク技術を使って,筋肉の信号を二次元画像に処理する手ぶりを認識する新しいモデルを開発した. Scientists at Shanghai Jiao Tong University have created a new model for recognizing hand gestures that uses advanced neural network technology to process muscle signals into two-dimensional images. CWCST-CNNという手法は,既存方法の96.92%の分類精度を著しく向上させる. This method, called cwCST-CNN, significantly improves classification accuracy to 96.92%, surpassing existing methods. それ は 義肢 の 制御 と リハビリ の 訓練 に 関し て , 有望 な 応用 が なさ れ て い ます。 It has promising applications in prosthetic control and rehabilitation training.