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

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

25 сентября 2026 г.

«Климатический переход - это необязательно ограничение для бизнеса»

Линара Хадимуллина работает в сфере низкоуглеродного развития. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала, почему природа для нее не просто красивый фон, зачем исследовать роль устойчивого корпоративного управления в снижении выбросов парниковых газов и как выращивание урожая становится источником вдохновения.

25 сентября 2026 г.

Окно в организм: российские ученые создали нейросеть, которая определяет риск заболеваний по глазам

Российские университеты с участием НИУ ВШЭ, Сбер и концерн ИИ Z-union разработали нейросеть, которая по фотографии сетчатки может одновременно оценивать риск 15 видов патологий, включая не только глазные болезни, но и сердечно-сосудистые заболевания. ИИ-система помогает врачу заметить тревожные изменения на ранней стадии, признаки, которые отражаются на состоянии сосудов сетчатки, и понять, нужно ли человеку пройти дополнительное обследование. Работа опубликована в журнале Frontiers in Medicine.

23 сентября 2026 г.

В НИУ ВШЭ испытали робота с ИИ для распознавания окружающей среды

Инженеры и исследователи Института робототехнических систем НИУ ВШЭ провели первые испытания нейросетевой модели для распознавания среды непосредственно на роботе-собаке. Робот передвигался по зданию НИУ ВШЭ на Покровке, а также по Покровскому бульвару, анализируя окружающую обстановку и определяя, в какой сцене и локации он находится.

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.