TransfHAR 登 UIST 2026：粗腕动自监督实现智能表实时自定义活动识别
realkaranahuja · x · 2026-11-01
TransfHAR 将在 UIST 2026 发表：通过在粗粒度腕部运动数据上做自监督学习，再迁移到细粒度活动识别，用户只需少量示例即可定义新活动，并在智能手表上实时识别。
「具身」频道最新
- 开发者给机器人套幽灵装，替主人万圣节看门发糖 — chrismatthieu · 2026-11-01
- GRASP 作者对比 SuperMimic：从仿真经验中榨取更多优化信息的新路子 — hankyang94 · 2026-11-01
- 哈佛发布 GRASP：物理仿真中精修人类演示，助 RL 学会笔旋与 humanoid 交互 — hankyang94 · 2026-11-01
- Neuralink 用户用意念完成 3D 设计，数小时拿到实物 — Scobleizer · 2026-11-01
- 机器人触觉争论:「不需要触觉」不等于「用不上触觉」 — _krishna_murthy · 2026-11-01
- 特斯拉 FSD 盲弯预判飙车车流,带俩娃车主惊险避祸 — WilliamWangNLP · 2026-11-01