Shree K Nayar

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Shree K Nayar 最新论文

Shao等人提出N-euro残差学习神经网络预测器，解决视觉交互系统抖动和延迟问题，预测性能提升36%，平滑性能提升42%，用户体验显著改善。

Arakawa等人提出MI-Poser系统，利用AR眼镜结合电磁场与IMU传感器融合，在缓解金属干扰的同时实现上半身姿态跟踪，平均关节位置误差仅6.6cm。

Xu 等人提出AO-Finger声光融合手势识别系统，采用CNN-Transformer模型及改良听诊器麦克风，实现94.83%准确率，用于智能手表无手交互。

Xiao 等人推出BackTrack背面触控系统，采用无电池电容电路实现精细手指追踪，可适配任何智能手机并与正面触控互补，显著提升多任务交互效率。

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