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公开(公告)号:CN107506041A
公开(公告)日:2017-12-22
申请号:CN201710812802.6
申请日:2017-09-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0346
CPC classification number: G06F3/012 , G06F3/0346
Abstract: 本发明公开了一种基于运动传感器的可穿戴式鼠标控制方法,通过数据采集、动作定义、数据预处理、特征提取、动作分类、动作分割、数据与训练个错误矫正等八步骤,利用从可穿戴式设备中的传感器传送来的头部动作运动数据,在确保不影响正常视物和操作简便的同时,实现了使用头部动作对鼠标的高精度控制。相较于市面上已经出现的眼控类、脚控类和呼气控制类鼠标,本发明操作更简便,识别更精准。另外,本发明应用广泛,不仅可以方便无臂人士使用,也可以帮助一些正常人解放双手。本发明具有普遍的适用性,不仅可以用于控制电脑,还可以控制其他任何电子设备。
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公开(公告)号:CN107657034A
公开(公告)日:2018-02-02
申请号:CN201710898707.2
申请日:2017-09-28
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及一种社交信息增强的事件社交网络推荐算法。本算法试图通过结合传统社交网络和事件社交网络的信息,来解决事件推荐的冷启动推荐问题。首先,本算法利用事件举办者的社交信息,引入事件举办者评估算法,增强推荐算法的效果。同时,本算法计算事件参与者的号召引导作用,量化参与者对用户的影响作用,并将其作为推荐事件的因子。接着,本算法整合事件的举办者与参与者的影响作用,和事件的时间、地点、内容、群组等各方面信息,发掘用户的选择偏好。最后结合搜索排序算法,为每个用户计算推荐列表,实现个性化推荐。
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