Nature Machine Intelligence 使用机器学习驱动的可拉伸智能纺织手套捕捉复杂的手部动作和物体交互
c、 d，根据拟合优度R2（c）和r.m.s.e.（d）得出的不同接头的平均精度结果。f、 跟踪GlovePoseML模型的总体架构，显示了传感器k响应Sk、归一化层、两层堆叠的Bi-LSTM模型、两个FC层、激活层、时间窗口t和关节L角PL.g，h，根据拟合优度R2（g）和r.m.s.e（h），使
c、 d，根据拟合优度R2（c）和r.m.s.e.（d）得出的不同接头的平均精度结果。f、 跟踪GlovePoseML模型的总体架构，显示了传感器k响应Sk、归一化层、两层堆叠的Bi-LSTM模型、两个FC层、激活层、时间窗口t和关节L角PL.g，h，根据拟合优度R2（g）和r.m.s.e（h），使
