WiZeCSi: Towards Wi-Fi-based Single-Link Zero-Effort Cross-Domain Gesture Recognition

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

30 сентября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург нашли способ ускорения нейросетей при помощи микролазеров

Ученые Международной лаборатории квантовой оптоэлектроники НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Лазерного института Академии наук Шаньдунь (Китай) смогли напрямую сопоставить скорость микродисковых лазеров, работающих от оптической и электрической энергии. Результаты позволят оптимизировать работу источников излучения в фотонных чипах для нейросетей и дата-центров. Исследование опубликовано в журналеJournal of Lightwave Technology.

30 сентября 2026 г.

ВШЭ создала веб-приложение для оценки эффекта биочар-проектов

Центр цифровых технологий для природно-климатических проектов НИУ ВШЭ разработал веб-приложение для предварительной оценки проектов по производству биочара из растительных остатков и его внесению в почву. Инструмент позволяет рассчитать потенциальный объем производства биочара и углеродных единиц, определить необходимую площадь сельскохозяйственных земель, оценить объем инвестиций и ожидаемый экономический эффект проекта.

30 сентября 2026 г.

«Нужно быть готовым отстаивать свою позицию перед более опытными исследователями»

Татьяна Багриновцева занялась нейробиологией, потому что интересовалась устройством человеческого мозга. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о новой методике маркировки нейронов, работе с клеточными культурами и о любимом месте в Самаре — городской набережной.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

WiZeCSi: Towards Wi-Fi-based Single-Link Zero-Effort Cross-Domain Gesture Recognition

IEEE Access. 2026. Vol. 14.

Дай Т., Хоров Е. М.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Li-WiGR: Легковесная система распознавания жестов на основе Wi-Fi с группированием поднесущих CSI

Дай Т., Хоров Е. М., Информационные процессы 2026 Т. 26 № 2 С. 429–445

Современные высокоточные системы распознавания жестов на основе Wi-Fi с одним принимающим узлом требуют большого объема вычислений. В работе предлагается система распознавания жестов Li-WiGR, которая для снижения вычислительной сложности использует группирование поднесущих и специализированную предобработку. Эксперименты на наборе данных Widar3 показывают, что в сценарии с одним приемником система Li-WiGR достигает точности внутридоменной и междоменной классификации 98,33% ...

Добавлено: 14 сентября 2026 г.

An Overview of Kinect Based Gesture Recognition Methods

Alexeev A., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings Of The 2024 International Conference On Artificial Life And Robotics February 22 To 25, 2024 J:Com Horutohall, Oita, Japan. 29Th Arob International Meeting Series.: ALife Robotics Corporation Ltd., 2024. P. 295–299.

Добавлено: 19 февраля 2025 г.

Continuous Gesture Recognition from sEMG Sensor Data with Recurrent Neural Networks and Adversarial Domain Adaptation

Шпильман А. А., Sosin I., Kudenko D., , in: 2018 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV).: IEEE, 2018. P. 1436–1441.

Movement control of artificial limbs has made big advances in recent years. New sensor and control technology enhanced the functionality and usefulness of artificial limbs to the point that complex movements, such as grasping, can be performed to a limited extent. To date, the most successful results were achieved by applying recurrent neural networks (RNNs), ...

Добавлено: 18 января 2019 г.