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    <title>动作识别 on 办公AI智能小助手</title>
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    <description>Recent content in 动作识别 on 办公AI智能小助手</description>
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      <title>基于姿态的动作意图推断与疲劳评估技术</title>
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      <pubDate>Sun, 21 Sep 2025 10:05:45 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;姿态驱动的动作意图推断在运动风格与疲劳评估中的应用&#34;&gt;姿态驱动的动作意图推断在运动风格与疲劳评估中的应用&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;基于姿态的心理状态推断在疲劳诊断、伤害预防和性能提升等领域具有重要潜力。此类工具在投入实践前需通过大规模数据集的研究验证。由于人类主体数据的敏感性，视觉诊断面临严峻挑战。为此，研究将体育场景确定为从处于不同情绪状态的受试者积累数据的可行替代方案。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>视频Transformer与对比学习技术解析</title>
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      <pubDate>Mon, 15 Sep 2025 19:02:06 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h2 id=&#34;wacv视频与对比学习中的transformer应用&#34;&gt;WACV：视频与对比学习中的Transformer应用&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;某中心计算机视觉高级经理在冬季计算机视觉应用会议（WACV）前夕指出，当前计算机视觉领域呈现两大技术趋势：一是Transformer架构的扩展应用，二是自监督/无监督学习方法的创新实践。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>视频Transformer与对比学习技术解析</title>
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      <pubDate>Fri, 12 Sep 2025 00:16:03 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;wacv视频与对比学习中的transformer应用&#34;&gt;WACV：视频与对比学习中的Transformer应用&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;某中心计算机视觉高级经理Joe Tighe在冬季计算机视觉应用会议（WACV）上发表了两篇论文，并指出计算机视觉领域的两大趋势：一是Transformer的应用潜力，二是自监督或无监督学习的实践方法。&lt;/p&gt;</description>
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