同年,谷歌在CPVR 2019上首次发布了在线即时手部追踪工具,供开发者们研究探索。据称,这种方法可以通过机器实现高保真的手部和手指追踪,仅从一帧图像就可以推断出手部的21个三维“关键点”。谷歌研究工程师Valentin Bazarevsky表示,谷歌未来的研究计划将放在手部追踪方面,探索更强大和更稳定的追踪功能,并希望扩充可以检测到的手势数量。

经常接触模型、图像的学生,一定深知3D和2D模型的区别之大,医学、动物学、地质学等学科的学生更是如此。立体的模型不仅能够更好地观察模型的结构和组织,也能更加直观地让学生了解手术、地质变化等活动的原理。

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让我们为机器学习的想法添加一个修饰符,并称之为“基于过程的”机器学习。由于希望使用机器学习计算机算法来实现智能制造时代,这使我们能够找到必须创建或修改的工业技术的核心问题。