使用视频、图像和手部骨骼等高质量结构化数据进行手势分类是计算机视觉中一个经过充分探索的问题。或者，利用低功耗、经济高效的生物信号，例如表面肌电图 (sEMG)，可以在可穿戴设备上进行连续手势预测。在这项工作中，我们的目标是通过将其与从结构化、高质量模态获得的嵌入对齐来提高 EMG 表示质量，这些模态提供丰富的语义指导，最终实现零样本手势泛化。具体来说，我们建议 EMBridge，一个...
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 3, March 2026
1) 多粒度分布外检测的自适应分层图切割作者：X. Fang, A. Easwaran, B. Genest, P. N. Suganthan 页数：1213 - 12222) 论神经网络中高度的表现力作者：F. -L.范，Z.-Y。 Li, H. Xiong, T. Zeng 页数: 1223 - 12373) 基于表面 EMG 手势识别的物理储层计算框架的事件驱动实现作者: Y. Ding, E. Donati, H. Li, H. Heidari 页数: 1238 - 12504) DDConv: Dynamic Dilated Convolution 作者: H. Hu, C. Yu,
Protecting against Open-Source Malware Threats with Semgrep
白皮书软件供应链攻击已成为一种持续且快速增长的风险，依赖项、维护者帐户和 CI/CD 工作流程受到损害，使得恶意更改能够在数千个组织中快速传播。传统的应用程序安全方法侧重于漏洞扫描、CVE 优先级和定期评估，难以解决这些基于信任的事件，特别是当安全团队必须在披露后数小时内提供答案时。现代防御需要从被动修补转向持续智能和主动控制进入软件开发生命周期的内容。
