2018年因仑工程特种兵训练营新闻速递（8月1日）
8月1日下午，上海因仑信息技术有限公司的项目负责人吉崇给我们开展了关于人工智能方向产品gForce手环的培训。培训分为四个部分：1、介绍；2、gForce手环的工作原理；3、gForceJoint的数据分析；4、应用与创新。
gForce手环可准确识别六个手势--握拳、手掌伸展、手腕左翻、手腕右翻、捏、射击！同时，通过内嵌得九轴姿态传感器可有效跟踪移动轨迹。
肌肉动作电位将产生-90mV到30mV的电势差，由于人体是电的不良导体（1MΩ数量级内阻），故从体表的贴片电极上只能获得1mV左右的峰值。故从贴片电极检测出的信号需经过高通滤波（隔直处理）、高倍放大、低通滤波（滤除高频干扰）等信号调理过程。将手环采集到的数据与手环内部的模型库对比，判断手势类型。
在这场别开生面的讲座中，吉老师一边生动形象的讲解智能手环，一边与同学们进行互动交流，使我们明白了：在这个信息爆炸的时代，社会高速发展，科技发展速度快，人工智能月巨大的前景。我们只有努力学习，尽力把握科技前沿动态，才能给人们的生活带去更多的方便，推动社会更快的发展。
随着人工智能技术的发展，越来越多的智能电子产品走入我们的生活，为了能够实现高端的人工智能以及非接触式的控制而研发了gForce手环。
1、介绍
2、gForce手环的工作原理
肌电信号是肌肉收缩时伴随的电信号，是在体表无创检测肌肉活动的重要方法。肌电信号由电极采集，一个电极由三片相互平行的电极构成，中间电极为参考地端，两侧两个构成差分输入端。引入的参考地端电极有效降低了噪声干扰，提高了共模抑制能力。肌肉动作电位将产生-90mV到30mV的电势差，由于人体是电的不良导体（1MΩ数量级内阻），故从体表的贴片电极上只能获得1mV左右的峰值。故从贴片电极检测出的信号需经过高通滤波（隔直处理）、高倍放大、低通滤波（滤除高频干扰）等信号调理过程。将手环采集到的数据与手环内部的模型库对比，判断手势类型。
3、gForceJoint的数据分析
为了对gForceJoint进行数据进行分析，吉老师详细的为我们讲解了gForceJoint的作用、串口参数及数据格式。这些理论知识能帮助我们理解串口参数所代表的具体含义，方便我们给智能手环编写程序。
4、应用与创新
智能手环可应用于vr、控制小车、模拟鼠标和控制仿生手。接着，吉老师现场做了手环控制小车和机械手的演示，并让感兴趣的同学体验了智能手环的应用。佩带手环后，可以通过手势来控制小车的运动方向及速度。在这场别开生面的讲座中，吉老师一边生动形象的讲解智能手环，一边与同学们进行互动交流，使我们明白了：在这个信息爆炸的时代，社会高速发展，科技发展速度快，人工智能月巨大的前景。我们只有努力学习，尽力把握科技前沿动态，才能给人们的生活带去更多的方便，推动社会更快的发展。
