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新框架预测物体操作过程中的头部运动
研究人员开发了HAP，一个手驱动主动感知框架，旨在预测物体操作过程中人类的头部运动。该框架考虑了手部运动、推断的目标上下文以及物体间的动态遮挡，以预测头部运动。HAP在一个名为Bottle的新数据集上进行了测试，该数据集捕获了物体操作的自我中心RGB-D数据，并证明其预测精度优于现有方法。
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Eugene Yan 详细介绍了从数据采集到部署构建产品分类 API 的过程
Eugene Yan 详细介绍了构建产品分类 API 的多部分流程，强调了原型设计在获得利益相关者支持方面的重要性。他解释了如何获取和准备数据，包括清理标题和处理编码问题，然后再训练机器学习模型。该系列还涵盖了 API 本身的开发，并演示了图像搜索功能，尽管由于云成本，该 API 后来被停用。