Publication

Simulation of Squeeze Film Effect

2010
Student Projects

Résumé

Nowadays interfaces between user and machines are principally based on visual informations. They use primarily displays to transfer informations from the machine to the user. However humans have 5 senses and all of them are used to interact with the environment. Why shouldn't we use them to interact with machines? In this work the touch sense is further discussed in order to create an interface between user and machine based on haptic information return. The future interface is a 5x5 cm surface equipped with several piezoelectric components. They are actuated in a standing wave actuation generated by alternating the polarization of the piezoelectric components and actuating them with a sinusoidal voltage.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/fc944154-7f48-4423-a4f8-cf185f33ef94

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Concepts associés (32)

Traduction automatique

La traduction automatique désigne la traduction brute d'un texte entièrement réalisée par un ou plusieurs programmes informatiques. Dans le cas de la traduction d'une conversation audio, en direct ou en différé, on parle de transcription automatique. Un traducteur humain n’intervient pas pour corriger les erreurs du texte durant la traduction, mais seulement avant et/ou après. On la distingue de la traduction assistée par ordinateur où la traduction est en partie manuelle, éventuellement de façon interactive avec la machine.

Statistical machine translation

Statistical machine translation (SMT) was a machine translation approach, that superseded the previous, rule-based approach because it required explicit description of each and every linguistic rule, which was costly, and which often did not generalize to other languages. Since 2003, the statistical approach itself has been gradually superseded by the deep learning-based neural network approach. The first ideas of statistical machine translation were introduced by Warren Weaver in 1949, including the ideas of applying Claude Shannon's information theory.

Example-based machine translation

Example-based machine translation (EBMT) is a method of machine translation often characterized by its use of a bilingual corpus with parallel texts as its main knowledge base at run-time. It is essentially a translation by analogy and can be viewed as an implementation of a case-based reasoning approach to machine learning. At the foundation of example-based machine translation is the idea of translation by analogy.

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Temporal Human Visual Attention in Window Views: Dynamic Gaze Patterns Analysis and Deep Learning-Based Spatio-Temporal Saliency Estimation

CAVE : Detecting and Explaining Commonsense Anomalies in Visual Environments