वैज्ञानिकों ने कृत्रिम नियंत्रण में सहायता करते हुए 96.92% सटीकता के साथ नया हाथ संकेत पहचान मॉडल विकसित किया है। Scientists develop new hand gesture recognition model with 96.92% accuracy, aiding prosthetic control.

शंघाई जिओ टोंग विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने हाथ के इशारों को पहचानने के लिए एक नया मॉडल बनाया है जो मांसपेशियों के संकेतों को द्वि-आयामी छवियों में संसाधित करने के लिए उन्नत तंत्रिका नेटवर्क तकनीक का उपयोग करता है। Scientists at Shanghai Jiao Tong University have created a new model for recognizing hand gestures that uses advanced neural network technology to process muscle signals into two-dimensional images. यह विधि, जिसे सी. डब्ल्यू. सी. एस. टी.-सी. एन. एन. कहा जाता है, मौजूदा विधियों को पीछे छोड़ते हुए वर्गीकरण की सटीकता में उल्लेखनीय रूप से 96.92% तक सुधार करती है। This method, called cwCST-CNN, significantly improves classification accuracy to 96.92%, surpassing existing methods. प्रोस्थेटिक नियंत्रण और पुनर्वास प्रशिक्षण में इसके आशाजनक अनुप्रयोग हैं। It has promising applications in prosthetic control and rehabilitation training.