To overcome these problems, we propose a novel motion-guided graph convolutional transformer (MG-GCT) for traffic gesture recognition. Firstly, we proposed a two-stream network to fully utilize joint data and motion data for action recognition.

MG-GCT: A Motion-Guided Graph Convolutional Transformer for Traffic Gesture Recognition IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems ( IF 7.9) Pub Date : 5-13-2024, DOI: 10.1109/tits.2024.3394911

2024年1月1日 · 这项研究提出了一种新颖的运动引导图卷积变压器（mg-gct）用于交通手势识别。 首先，我们提出了一个双流网络，充分利用关节数据和运动数据进行动 智能科学信息平台

2024年11月7日 · Towards successful user interaction with systems: Focusing on user-derived gestures for smart home s... Not All Gestures are Created Equal: The Effects of Typical and Atypical Iconic Gestures on Narrative... Gesture-first, but no gestures? ...点击展开更多...

2024年1月13日 · This paper introduces a new transformer-based model for the problem of travel time estimation. The key feature of the proposed GCT-TTE architecture is the utilization of different data modalities capturing different properties of an input path.

来自绿茶的富含儿茶素的提取物（GCT：10 mg），由多糖（GTP：1 mg）和黄酮醇提取物（GFV：0.1 mg）配制的GCT强烈抑制消化过程中的脂肪酶活性，同时增加了脂肪细胞的脂解作用。

本文提出了一种改进的A-star算法，用于无人车路径规划，以实现更优化的路径规划。 改进算法中设置了冗余安全空间，以过滤不可通过的狭窄道路，并避免车辆之间的碰撞。 预判规划策略和冗余拐点消除策略被整合到算法中，以获得更好的驾驶路径。 此外，安全走廊方法被用于轨迹优化，以避免重复检查和修正，并节省计算机时间。 模拟结果表明，使用改进算法规划的路径比使用初始算法规划的路径更短、更平滑，并且能够避免车辆轮廓与障碍物的碰撞。 本文提出的改进算法 …

2016年3月6日 · ขั้นตอนที่ 1:50g Glucose Challenge Test (50 g GCT) เป็นการคัดกรองโรคเบาหวานขณะตั้งครรภ์ โดยเจาะเลือดหลังรับประทานน้ำตาลกลูโคส 50กรัม ที่ 1ชั่วโมง โดยไม่ต้องงดน้ำและอาหารก่อนการตรวจ หากผิดปกติให้ส่งตรวจเพิ่มเติมขั้นตอนที่ 2.

בדיקת העמסת סוכר GCT בהריון היא חלק משגרת בדיקות הסקר בהריון. במהלך בדיקת העמסת סוכר בהריון, בודקים את רמת הגלוקוז בדגימת הדם שנלקחת מהווריד. מיד אחריה, הנבדקת מתבקשת לשתות תמיסה המכילה 50 גרם גלוקוז. לאחר שעה נלקחת דגימה נוספת של דם ורידי ונמדדים ערכי הסוכר (גלוקוז) בדם. ניתן לבצע את הבדיקה בכל שעות היממה.

2024年10月1日 · A novel motion-guided graph convolutional transformer (MG-GCT) for traffic gesture recognition that leverages the powerful spatial representation ability of the motion data to guide the learning of the joint data stream in the spatial dimension.