使用NVIDIA预训练模型和Transfer Learning Toolkit 3.0与机器人创建基于手势的交互 在这个项目中，我们演示如何训练您自己的手势识别深度学习管道。 我们从预先训练的检测模型开始，使用Transfer Learning Toolkit 3.0将其重新用于手部检测，然后将其与专用手势识别模型一起使用。 经过培训后，我们将在NVIDIA:registered:Jetson:trade_mark:上部署此模型。 可以将这种手势识别应用程序部署在机器人上以理解人类手势并与人类进行交互。 该演示可以作为点播网络研讨会提供： : 第1部分。训练对象检测网络 1.环境设置 先决条件 Ubuntu 18.04 LTS python> = 3.6.9 = 19.03.5 docker-API 1.40 nvidia-container-toolkit> = 1.3.0-1

利用opencv的一系列函数实现手部识别，形态学操作和特征提取

行业分类-嵌入式设备-基于嵌入Android移动终端及FPGA的手部功能康复机器人人机交互控制系统.zip

完整英文电子版 ASTM E2011 - 21 Standard Test Method for Evaluation of Hygienic Handwash and Handrub Formulations for Virus-Eliminating Activity Using the Entire Hand （评价卫生洗手液和擦手液配方使用整个手部消除病毒活动的标准测试方法 ）。本试验方法旨在评估洗手剂或擦手剂减少或消除人体手部皮肤上的活病毒的能力。

这些是用于开发为 CBEB2018 提出的文章“使用最大重叠离散小波变换和自动编码器神经网络改进基于 sEMG 的手势识别”的 matlab 代码。

行业分类-电信-基于小波包熵和支持向量机的手部肌电信号动作识别方法.rar

完整英文电子版 ASTM E2011 - 13：2013 Standard Test Method for Evaluation of Hygienic Handwash and Handrub Formulations for Virus-Eliminating Activity Using the Entire Hand（评价卫生洗手液和擦手液配方使用整个手部消除病毒活动的标准测试方法）。本测试方法旨在评估洗手液或 擦手剂的能力，以评估其减少或消除人体皮肤上的活病毒的能力。病毒的能力。

完整英文电子版 ASTM E3058 - 16：2016 Standard Test Method for Determining the Residual Kill Activity of Hand Antiseptic Formulations （测定手部消毒剂配方的残余杀伤力的标准测试方法 ）。本试验方法旨在确定皮肤消毒剂对瞬时微生物的残余杀伤力。本试验方法旨在确定皮肤消毒剂对手部瞬时微生物的残余杀伤力。2 它可用于评估用水冲洗的产品和用水冲洗的产品。可用于评估用水冲洗的产品和不用水冲洗的产品。可用于评估用水冲洗的产品和不用水冲洗的产品。

这幅装配图可以说是简单粗暴，对就是简单粗暴，利落干脆，不拖泥带水，只要花点时间看看就能吸收掌握。

Blender 2.81a 可用于雕刻的Lowpoly基础模型 效果图 步骤 新建一个Box调整一下厚度，作为手掌 在顶视图，添加三条环线 切换到透视模式，调整一下手掌的形状 选择下图的4个面， Alt + E 通过挤出各个面命令，挤出手指 在手掌加3条横向的环线，用他们区分出手掌和手腕以及拇指的位置 挤出大拇指 调整手指的长度和粗细，并在手指关节处加环线 添加一个Ctrl + 1添加一个一级细分修改器 应用这个一级细分修改器，切换到雕刻模式微调一下形状 作者：开发游戏的老王