在中风康复领域，肢体运动功能评估是制定康复方案、判断康复效果的核心环节。传统评估依赖康复师人工观察，基于Fugl-Meyer（FMA）量表给出主观评分，存在效率低、误差大、难以量化运动细节等问题。随着计算机视觉与数据分析技术的发展，通过视频提取肢体 ...

使用tensorflow训练手势动作识别模型，手部数据使用mediapipe库获取，最后使用pysimplegui编写UI界面 手势动作识别： 目前能是识别十三种动作，分别是从1-10的手势表示，10用握拳表示，还有ok、good、not good 如果用户想添加自己手势，在 gesture.py 文件中可以自己收集 ...

为解决在线学习（E-learning）参与度检测依赖专业设备、具侵入性及检测维度有限等问题，研究人员基于行为和情绪线索，利用 MediaPipe 开发头姿、眨眼率等特征模型，构建自动识别系统。结果显示模型在 accuracy、computational efficiency 等方面表现优异，具实用价值。

智东西3月8日报道，昨晚，谷歌正式发布了MediaPipe LLM Inference API，该API可以让开发人员更便捷地在手机、PC等设备上运行AI大模型，而AI大模型也可以在不同类型的设备上跨设备运行。 谷歌对跨设备堆栈进行了重点优化，包括新的操作、量化、缓存和权重共享等。

【新智元导读】谷歌发布低成本可控文生图插件模型 MediaPipe Diffusion，移动端提速 20 + 倍，在 v100 上运行提速高达 100 倍。 近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。

站长之家(ChinaZ.com) 7月3日消息:Diffusion 模型近年来在文本到图像生成方面得到广泛应用，并取得了显著的成功，从而在图像质量、推理性能和创造性范围方面实现了重大改进。然而，在难以用文字明确定义的条件下，有效的生成管理仍然是一个挑战。 由谷歌研究 ...

这个是真的，首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起，这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。 直接运行官方提供的Python演示程序，需要稍微修改一下，因为版本更新了，演示程序有点问题，改完之后执行运行 ...

这个是真的，首先需要从Google在2020年发布的mediapipe开发包说起，这个开发包集成了人脸、眼睛、虹膜、手势、姿态等各种landmark检测与跟踪算法。 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 ...

雷神911M野王的拆机比较简单，确保所有螺丝已拧下后即可拆开后盖。可以看到这款产品使用了双风扇四铜管三出风口的散热设计，散热管由3根Φ8mm铜管和1根Φ6mm铜管组成，在i7-10750H和NVIDIA 1650Ti这个配置上，散热满足需求，具体散热表现会在拷机测试中呈现。