西北大学与CMU开发TransfHAR：Apple Watch本地学习识别手势

西北大学与卡内基梅隆大学的研究者开发了 TransfHAR 系统，利用 Apple Watch 内置的加速度计和陀螺仪学习识别手部与手腕动作。每项活动只需一分钟记录数据，手表即可识别七项新活动，准确率达 90%；新模型训练耗时不到一秒，单次预测约 24 毫秒，全程在手表本地完成，无需配对手机或远程服务器。 该系统目前对小幅、持续的手部动作识别不佳，例如写字、在手机上滑动或涂护肤液。研究者称期待训练工具公开后开发者能利用这一能力。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。