🤔 **sEMG技术原理：**通过测量手腕处的电信号来捕捉肌肉活动，这些信号反映了用户的意图动作，并可被机器学习模型转化为数字命令，成为下一代计算平台的强大输入方式。
📊 **大型数据集发布：**研究团队发布了两个大型数据集emg2qwerty和emg2pose，分别用于基于sEMG的打字和姿态估计，这两个数据集包含了301名参与者和716小时的sEMG记录，是目前最大的开源sEMG数据集，数据量是同类数据集的10倍。
🚀 **先进模型发布：**研究团队还发布了最先进的sEMG打字和姿态估计模型，为相关领域的研究和应用提供了强大的工具和基础。
💡 **推动人机交互发展：**这些成果将极大地推动sEMG技术在人机交互领域的应用和发展，为未来更加自然、便捷的人机交互方式奠定基础。
表面肌电图（sEMG）通过测量手腕处的电信号来捕捉肌肉活动，这些信号基于用户的意图动作。机器学习模型可以将这些信号转化为数字命令，使sEMG成为下一代计算平台的强大输入方式。近日，研究团队发布了两个大型数据集和基准测试：emg2qwerty 和 emg2pose，用于基于sEMG的打字和姿态估计，作为NeurIPS 2024数据集和基准赛道的一部分。这两个数据集包含301名同意参与的个体和716小时的sEMG记录，是目前最大的开源sEMG数据集，每个数据集提供的数据量是同类单一任务、单一设备数据集的10倍。同时，研究团队还发布了最先进的sEMG打字和姿态估计模型。这些成果将极大地推动sEMG技术在人机交互领域的应用和发展。
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