| 导语 手Q终端原生的图片预览器支持图片翻页和各种手势，这些用H5怎样实现？基于alloyFinger，本文将介绍在手Q动漫上的图片预览组件是如何做到媲美原生体验的手势效果，同时也介绍一下关于图片手势效果里隐含的一些细节。希望对要实现手势交互和动画的前端同学有所启发。 作者：朱晓华--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、实现效果 先来看实现效果。目前已经上线的图片预览组件的路径如下：手Q动态——动漫——社区——点击图片。 类比手Q的AIO里的图片预览器，支持的手势和功能分别如下： 手Q动漫
会调用event的preventDefault()可以阻止默认情况的发生：阻止页面滚动
当我们设计师输出了精美的设计稿，然后附带了一个流畅的手势动画，交付给开发的时候，也期待着开发大佬搞出和自己预期一样体验流畅。但是等到实际体验的时候，却发现有一种说不出的闹心。 “这个感觉不好按...” “划起来咋这么费劲呢？” “怎么感觉动画怪怪的。” Chapter 1 我们与流畅的距离 当你正准备和开发一通友好探讨的时候，这个时候开发向你发起了一系列灵魂拷问： “你这个左滑的手势，划多少才算触发？划多快才算触发？如果划了一半划回去算不算触发？如果我先点击后滑动算不算触发？松手之后的动画是多快的速度
首尔大学机械工程系Ko教授（Seung Hwan Ko）和韩国科学技术高等研究院（KAIST）的Jo教授（Sungho Jo）最近研发了一种电子皮肤类型的传感器，而且该传感器采用深度神经网络自主学习，该电子皮肤可以完成一些动作，比如快速的手指运动。
研究人员在本研究中，通过对非人类灵长类动物的皮质内信号解码手指连续运动，将RNN与其他神经网络结构进行了实时比较。下面是实验过程。
神经可塑性使我们能够学习新技能并且整合为新的经验。但当我们的生活发生重大改变时（如经历严重损伤）会有什么神经改变？
功能性近红外光谱（fNIRS）是一种越来越流行的研究运动和步态过程中皮层活动的工具，需要进一步验证。本研究旨在评估（1）fNIRS是否可以检测初级运动皮层（M1）难以测量的腿部区域，并将其与手部区域区分开来；以及（2）fNIRS是否可以区分自动（即不需要注意）和非自动运动过程。特别关注的是系统性伪影（即血压、心率、呼吸的变化），这些伪影通过短通道（即主要对头皮浅表血流动力学敏感的fNIRS通道）进行评估和校正。结果表明，fNIRS对M1的腿部活动敏感，尽管其灵敏度低于手指活动，并且需要对系统波动进行严格校正。我们进一步强调，当短通道显示出与预期血液动力学反应相似的信号时，系统伪影可能导致不可靠的GLM分析。
现代脑机接口可以使瘫痪患者恢复功能，但目前的上肢脑机接口无法再现对个体手指运动的控制。密歇根大学的研究人员首次在非人类灵长类动物中展示了一种实时、高速的脑机接口，它利用皮层内神经信号来弥合这一差距。
图 1 功能磁共振成像和电极放置。(A)参与者P1在观看视频时，在手持设备上按下不同的按钮，获得了术前fMRI。(B) SEEG电极的示范放置(参与者3)。(C)参与者P1_03记录的高清ECoG电极放置照片。(D)实验设置，参与者在笔记本电脑上收到手部运动的视觉提示，提示持续3或4秒，然后休息3或4秒;来源:DOI: 10.3389 / fnins.2021.699631
洛桑联邦理工学院(EPFL)的科学家们开发了新的方法来改善对机器手的控制，该方法将单个手指控制和自动化结合起来，以提高抓取和操作能力。研究者将神经工程学和机器人学之间的跨学科结合在3名截肢患者和7名健康受试者上成功进行了测试。
基于脑电图(EEG)的脑机接口系统因其时间分辨率高、使用方便和较灵活的可移植性而得到广泛的研究。通常情况下，EEG信号的分辨率越高，对身体精密活动（如手指活动）的解码准确率越高，这得益于电极材料的发展和高密度电极制作工艺的进步，来自韩国的一项研究利用直接连接到头皮的柔性电极网络采集获得超高密度脑电图（uHD EEG），常规脑电图的电极间距平均为60 ~ 65 mm，而uHD EEG的电极间距平均为8.6 mm。
机器人多指灵巧手的研究始终是机器人学术界和工业界的关注焦点，由于目前大部分的机器人末端执行器过于工具化，缺少通用的灵巧操作工具，而很多学者将注意力转移到了机器人多指灵巧手的研究中。机器人多指灵巧手是典型的机电一体化系统。是机器人关键部件的一部分。不同研究单位对多指灵巧手的定位各有不同，但是多指灵巧手的研发的出发点是通用的操作工具。将人手的功能映射给机器人。
近日，瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员开发出了一种全新的机械臂控制方法，它利用人工智能为被截肢者提供前所未有的准确操纵能力。研究人员结合了神经工程学和机器人学的专业知识，使得穿戴者可以控制机械手的每个手指，并在穿戴机械手时自动抓起物体。这项新技术在包括 3 名被截肢者和 7 名肢体健全受试者的概念验证研究中获得了成功。
【新智元导读】根据音乐信号预测身体的运动是一个极具挑战性的计算问题。来自Facebook、斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员开发了一种基于深度学习的方法，该方法可以将乐器的声音转换成对骨骼关键点的预测，并可以用于制作动画角色。
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 机械手作为代替或辅助人手实现灵巧操控的机器人系统，在机器人辅助操控领域有着举足轻重的地位，其功能与性能往往决定了整体系统的服务水平。 现有机械手种类繁多，主要体现在结构特征、换能原理和传动方式不尽相同。然而，由于能量转换原理和运动传递策略的限制，现有机械手多在动作精度、电磁兼容性和结构紧凑性方面存在诸多局限，例如，电磁驱动式机械手电磁兼容性较差，软体式机械手动作精度较差。因此，如何寻找新换能原理的机械手驱动模式，如何设计更高效和更精密的传动机构，甚至完全摒弃传动机构成
神经系统与机器对接依靠人体主要有三个部分：大脑、肌肉和周围神经。埃隆-马斯克的Neuralink大脑植入是BCI系统的一个例子，在所有接口系统方法中，侵入性接口尽管提供了最全面的人机交互，但存在较大的损伤脑组织的风险。而使用肌电图（EMG）系统只能提供对截肢肢体末端肌肉最低程度的控制，对用户来说并不直观。
更令网友们惊叹的是，这样一只机械手，是一位失去左手四指的机械工程师Ian Davis独立打造的。
每个游戏都会包含场景和角色。要实现一个游戏角色，就要清楚角色在场景中的位置，以及它的运动规律，并能通过数学表达式表现出来。 场景坐标 canvas 2d的场景坐标系采用平面笛卡尔坐标系统，左上角为原点(0,0)，向右为x轴正方向，向下为y轴正方向，坐标系统的1个单位相当于屏幕的1个像素。这对我们进行角色定位至关重要。 Enemy粒子 游戏中的敌人为无数的红色粒子，往同一个方向做匀速运动，每个粒子具有不同的大小。 入口处通过一个循环来创建Enemy粒子，随机生成粒子的位置x, y。并保证每个粒子都位于上图坐标
然后，虽然网友后边发现，机器人熟练的家务劳动不是完全自主的能力。主要还是要靠人工操作。
在移动设备上，滚动一个视图不会立即停止滚动，往往需要再滑动一小段距离然后再停止，模拟出惯性的效果。滑动的时候速度越快，那么就滚动的越远。一般组件都会帮开发者写好这些基本功能，不需要开发者操心。但有的时候我们需要使用类似的逻辑，比如我需要在手指滑动后，通过一些列序列帧变化来显示动画，那么这时候就可能需要开发者自己来写这个惯性滑动的逻辑了。不管怎样，我们用Rx来实现一遍这个惯性滑动，也是一种不错的体验。
近日，来自明尼苏达大学的研究团队及其合作者，共同开发出了一种基于深度学习的便携式独立神经假肢。
工业机器人的腕部起到支承手部的作用，机器人一般具有6个自由度才能使手部（末端 操作器）达到目标位置和处于期望的姿态，手腕上的自由度主要是实现所期望的姿态。作为 一种通用性较强的自动化作业设备，工业机器人的末端执行器（手部）是直接执行作业任务 的装置，大多数手部的结构和尺寸都是根据其不同的作业任务要求来设计的，从而形成了多 种多样的结构形式。 1.腕部结构的基本形式和特点 手腕是连接末端执行器和手臂的部件，通过手腕调整或改变工件的方位，它具有独立的 自由度，以便机器人末端执行器适应复杂的
用于分组， group 也可以嵌套 group，父容器的属性会叠加在子属性上, 比如：
在机械臂抓取和操纵 3D 可变形物体时，必须考虑手指与物体之间的物理接触约束，以验证任务的稳定性。然而，以前的工作很少建立基于这些约束的接触相互作用模型，从而能够在抓取过程中精确控制力和变形。
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 机械臂现在可以说是并不稀奇了。 但举7kg哑铃，还把“肌肉”纹理都复刻出来的那种，你见过吗？ 这不，最近一位波兰工程师就搞了这么一只： 📷 瞧，一个哑铃就这样轻松地被抬了起来。 在这个过程中，手臂里的那些“肌肉”，会随着运动而发生改变。 而在接下来弯曲手指动作，这些“肌肉”的变化更加明显。 📷 从图中不难看出，不同手指的弯曲，会连动手臂里的不同“肌肉”。 左右翻掌的时候，情况这样的： 📷 还有握拳的展示： 📷 于是乎，这样一款惟妙惟肖的机械臂，顺
据研究者介绍，这款腕带设备开启了全新的动态控制，其中一项核心技术肌电描记术（EMG）发挥了重要作用，该技术可以将微妙的神经信号转化为一系列动作。具体而言，该腕带内置 EMG 感应器，用于接收从脊髓传输至手腕和手指的运动神经电信号，并转化为操控装置的数码指令。
爬格子是任何一个学吉他的人都无法避免的经历，而且爬格子会上瘾，因为爬格子不需要太多的思考，当我拿起吉他时，大脑还没想好要练习什么的时候，手指已经不自觉的开始爬了起来。
这款手套内置在其中的触觉元件可以传达出更逼真的触摸体验。 众所周知，合适的VR输入方式可以增强体验的沉浸感。但是，现在主流的VR硬件配备的运动控制器并不能完全模拟出我们的手部动作，我们只能通过物理按键实现一些交互。对此，Bebop Sensors开发了一款数据手套来让你自然地在虚拟环境中进行交互。 据了解，这款名为Marcel Modular Data Gloves的数据手套根据传感器的数量，分为三个版本。传感器越多，越能详尽地渲染出手部和手指的动作。另外，这款手套还提供触觉反馈功能。开发人员表示，“内置在
看着满大街一个比一个大的触屏手机，谁还记得在几年前，我们在手机上打字经常都是盲打的。
编译 | AI科技大本营 参与 | 李菡 Mingming 人工智能不仅能下棋，还能谈钢琴。近日，国外爵士音乐家Jason Barnes在失去手臂后，用上了人工智能的假肢，这是他五年来第一次弹钢琴。人工智能假肢与大多数假肢最大的不同是，它能够分别控制每个手指。 Jason Barnes激动地表示，人工智能假肢几乎能做任何事。 一个从星球大战得到启发——用肢体控制每个手指 这个发明与在遥远的星系的卢克天行者的仿生机器人手臂的更接近了一些。 尽管这只胳膊不能挥舞光剑，但是它却为爵士音乐家Jason Barn
四肢瘫痪患者一般表现为四肢都失去运动能力，对他们来说，最迫切的需求是恢复独立运动。神经系统的器质性病变目前来说一般是不可逆的，所以很难通过恢复神经系统到最初功能的方式完全治愈瘫痪，所以人们一般将目光转向基于脑机接口（BCI）的机器人手臂和外骨骼，但如何实现对这些机器人设备的精确控制以达到“人机合一”的效果一直以来是各研发单位迫切想解决的问题。
在 iOS Safari （其他浏览器和 Android 均不会）上会对那些看起来像是电话号码的数字处理为电话链接，比如：
脑机接口和脊髓刺激系统都被证明可以帮助恢复中风或其他脊髓损伤后的手臂和手部活动能力。现在，一种将二者结合起来的系统正在实现整体大于部分的总和。
引子 Patrick Catanzariti 是一名Web开发工程师，最近他在 sitepoint 发表了《JavaScript Beyond the Web in 2014》，介绍了JavaScript在物联网中的应用，非常有意思。做为JavaScript的爱好者和从业者，我在这里把它翻译了，以飨读者。 顺便说一下，就在上周，我们团队的最新力作“真正的JavaScript控件集”----《新一代JavaScript控件Wijmo 5正式发布》啦。 前言 近十年来Javascript的发展速度非常快，伴随着
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 见过了机械手捏易拉罐、盘“核桃”、玩魔方…… 见过它玩超级马里奥吗？ 下面就有一只只有3根手指头的机械手，“气定神闲”地操纵着游戏手柄顺利通过马里奥第一关。 ps.是不是有点看不清手指的按动，放大版： 虽然这个操作和玩魔方比起来没有那么炫酷，但你仔细看，此机械手并非由传统的金属等材料制成，而是由塑料、橡胶等材料通过3D打印制造的一个“软体”机械手。 是的，软体的，里面不包含任何金属机械手的装置。 那它是如何控制“自己”从而通关游戏的呢？ △成
允中 编译自 weforum.org 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “为什么《星球大战》里面的很多角色都难逃断手？” 知乎上有个提问把这部电影称为《断手恩仇录》。有人关心为什么断手，当然也有
据外媒Telgraph报道，英国AR/VR医疗培训解决方案公司Touch Surgery，于2019年10月获5400万英镑债务融资，本轮融资主要来自于硅谷银行。该融资资金将用于研发新产品，及发展英国、美国医疗市场。
以下这些函数有的需要安卓7.0以上，有的需要Root权限。要获取要点击的位置的坐标，可以在开发者选项中开启"指针位置"。
最近Reddit上一个小哥发帖，借助深度学习技术，随着手指的移动，可以在屏幕上隔空绘制图形，可以实现了这样的一个效果。
为了使用人工智能来帮助教人们如何演奏乐器，研究调查了音乐信号和手指之间的相关性是否可以通过计算来预测。我们证明它的确可以预测，这也是首次对这样的想法进行测试。
meta基础知识 H5页面窗口自动调整到设备宽度，并禁止用户缩放页面 <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no" /> 忽略将页面中的数字识别为电话号码 <meta name="format-detection" content="telephone=no" /> 忽略Android平台中对邮箱地址的识
一个身高1.9米的人形机器人亮相东京，它的投篮技术完全超过了专业的篮球运动员。 最近几年，无论是波士顿动力会空翻的机器人Atlas、俄罗斯”神枪手“Ferdo，还是新晋的“首位机器人公民Sophia，机器人届总是不断有网红出现。近日，又有位投篮机器人荣登机器人网红榜，更让人震惊的是这位名叫Cue机器人的投篮技术完全超过了专业的篮球运动员，其投球命中率接近100%。 据悉，机器人Cue的身高为1.90米，低于NBA运动员2米的平均身高。它是由东京工程学会研发的，比赛时还穿上了自己的运动服和短裤。在持球时Cue
还记得打个响指就把房间变成撩妹粉的日本技术宅小哥吗？这个项目可不止撩妹这么简单，至少谷歌认为，这种“手势指令”技术应该是未来人机互动的重要方向。
■ 这一期，主要讲解游戏过程中，通过触摸滑动，控制人物的运动方向，以及游戏过程中，人物运动区域的控制。如下图，人物通过滑动控制运动方向，即是往哪个方向滑动，人物就往哪个方向移动。人物只限定在下图蓝色边界内运动。
2015 年，一群神经科学家和工程师围在一起，观看一名男子玩电子游戏《吉他英雄》。只见他小心翼翼地拿着简化的吉他接口，用右手的手指按下 fret 按钮，左手敲击 strum bar。这虽是一个简单的游戏，但这一场景背后的故事却非同寻常：这名男子从胸部以下瘫痪了三年多，手已经失去活动能力。每次他移动手指弹奏音符，都像在演奏一首恢复自主能力的歌曲。
回调函数原理：函数可以作为一个参数。将这个函数作为参数传到另一个函数里面，当那个函数执行完之后，再执行传进去的这个函数，这个过程就叫做回调。
北京迪生数字娱乐科技股份有限公司，是一家面向国内外数字娱乐市场提供动画内容制作服务、技术服务、产品研发和教育服务的专业企业。将引进国际先进技术，提供专业技术服务和自主研发为发展战略。多年来一直专注于为
近日，在奥地利林茨举行的电子艺术节(Ars Electronica Festival)上，展示了一件引人注目的连衣裙，这件衣服展示了一种超低能耗，高分辨率的脑机接口，它非常灵敏，穿上它，你仅仅想了一下要移动一根手指，它就可以识别出哪根手指，而无需植入。
---- 新智元报道 作者：学术头条 编辑：好困 【新智元导读】或许在未来的某一天，人们会在隐形键盘上打字、仅凭触摸就能识别物体、通过手势便可以实现与应用程序的交互。 最近，来自斯坦福大学、韩国科学技术院和首尔大学的研究团队及其合作者，开发了一种可拉伸生物相容性材料，这种材料可以像防晒喷雾一样被喷在手背上，其中的微型电子网络可以感知皮肤的拉伸和弯曲。 研究团队表示，他们可以使用人工智能技术把手部运动和手势与各种日常任务联系起来，从而将这种智能皮肤推广到游戏、体育、远程医疗和机器人等多个行业。
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