- 「Nature」網站日前發表了一項開創性的研究，該研究透過深度學習技術，來提升兒童行為聽力測驗的可行性與精確度。研究人員構建了一個專用設計的兒童姿勢檢測數據集，該數據集收錄了大量來自兒童行為聽力測試的珍貴影像資料，細膩地記錄了各式典型的聽力測試動作。基于此數據基礎，研究人員進一步開發了一個智能檢測平臺，此平臺的核心技術在于一個同步開發的患者骨骼關鍵點估計模型 （POTR），該模型同樣基于優化Transformer架構，專職于精準估算人體骨骼的關鍵節點。 透過POTR的精確骨骼點定位能力，DoT平臺得以對兒
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AI 聽力檢測 深度學習 姿勢識別技術
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