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基于高通平台的FT5626最新驱动代码，内含芯片驱动指导文档。

unity Touch的学习与用法

通过卷积神经网络学习人机交互 在我在东京大学的研究实习期间保存所做工作的资料库。 日本农业技术研究院。 这项研究是关于使用卷积神经网络（CNN）通过从力传感器中学习数据模式来对人类的几种触摸交互类型进行分类（p，划痕，轻击，硬压和中性）。 该传感器将人的触觉转换为3维力数据。 数据 每0.02秒（50 fps）使用pySerial获取数据。 十个人每次对传感器进行30次触摸交互并记录数据。 从数据统计数据中推断出一个合适的阈值，以区分噪声中的正信号和一个正事件（样本）的合适数量的帧。 通过将每个数据样本内插到40帧并对它们进行归一化以减少零偏噪声的影响，对数据进行预处理。 由于该数据集属于实验室中的个人，因此此处未共享。 即将完成涵盖受试者身份以保护其隐私的过程，然后将发布数据集。 该模型 使用Python中的Keras框架使用数据训练了CNN模型。 Adam优化器用于lr = 1

Makan Fofana Touch Designer项目 有趣的Touch Designer项目！ 我发现了宇宙问题。 “要牛奶吗？” :face_with_tears_of_joy: 享受！ :raising_hands: 比勒姆·维兹 一些完整的视频-> THE CHRONICLES OF GOT MILK GOT牛奶涡 挤牛奶 牛奶的世界 我无法抗拒 :face_with_tears_of_joy: NUCLEA R__F USION- 图片由德国柏林 梦-https: 图片来源： 英国伦敦 山羊- 1997年公牛乔丹（TouchDesigner） - 内向外向（音频React）-噪声输入 风暴之夜-Stormzy（P5.js）的声音输入“一秒钟” 放射性细胞-即将释放（TouchDesigner） 我还有更多的开发项目。 如果您想合作，请随时通过或与我

使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的特征 介绍 这是论文“使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的签名”中提出的基于Pytorch的对象分类和对象估计方法的代码。 它依赖于Pytorch 0.4.1（或更高版本）和可以从单独下载的数据集。 系统要求 需要具有以下软件包的CUDA和Python 3.6+（可能不需要精确版本）： numpy的（1.15.4） 火炬（0.4.1） 火炬档案（0.1.0） 火炬视觉（0.2.1） scipy（1.1.0） scikit学习（0.19.1） 数据准备 从下载classification和/或weights数据集。 将数据集metadata.mat文件提取到子文件夹data\[task] 。 生成的结构应如下所示： data |--classification | |--metadata.mat |--weights |

触摸手势 Fingers - Touch Gestures 2.2.3for Unity ;支持Unity5.6.5及以上版本。

这个时间最新版本 Easy Touch 5 Touchscreen Virtual Controls 5.0.17

MobileTouchCamera 1.9.unitypackage 移动端触屏相机系统

按键识别 概述 回到人们实际拨打电话号码进行通话时，接线员使用双音多频 (DTMF) 按键来破译按下了哪个键。 使用 DTMF，键盘上的每个按钮都由两个独特频率的组合表示。 然后，交换站可以通过 8 个带通滤波器运行生成的音调来解码信号。 该技术优于 1960 年前的脉冲拨号技术，因为 DTMF 可以避免谐波和调制问题。 然而，在当今的数字 VoIP 世界中，出于怀旧的原因，播放这些可听的 DTMF 音调。 这个基于 Matlab 的项目使用快速傅立叶变换、信号去噪、音调提取和声音可视化实现了 DTMF 生成和解码算法。 还开发了图形用户界面来演示信号数据的操作和可视化。 这个项目是在 2010 年春天与我的团队（Norman Chung、Rocky Mark Juan、Alexander Nobles 和 Bryce Toth）一起为 USC 的线性系统导论 (EE-301) 课程开