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【2h】

High Three-Dimensional Detection Accuracy in Piezoelectric-Based Touch Panel in Interactive Displays by Optimized Artificial Neural Networks

机译：优化的人工神经网络在交互式显示器中基于压电的触摸屏中的高三维检测精度

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摘要

High detection accuracy in piezoelectric-based force sensing in interactive displays has gained global attention. To achieve this, artificial neural networks (ANN)—successful and widely used machine learning algorithms—have been demonstrated to be potentially powerful tools, providing acceptable location detection accuracy of 95.2% and force level recognition of 93.3% in a previous study. While these values might be acceptable for conventional operations, e.g., opening a folder, they must be boosted for applications where intensive operations are performed. Furthermore, the relatively high computational cost reported prevents the popularity of ANN-based techniques in conventional artificial intelligence (AI) chip-free end-terminals. In this article, an ANN is designed and optimized for piezoelectric-based touch panels in interactive displays for the first time. The presented technique experimentally allows a conventional smart device to work smoothly with a high detection accuracy of above 97% for both location and force level detection with a low computational cost, thereby advancing the user experience, and serviced by piezoelectric-based touch interfaces in displays.
机译：交互式显示器中基于压电的力感测中的高检测精度已引起全球关注。为了实现这一目标，人工神经网络（ANN）是成功且广泛使用的机器学习算法，已被证明是潜在强大的工具，在先前的研究中提供了95.2％的可接受的位置检测精度和93.3％的力水平识别。虽然这些值对于常规操作（例如，打开文件夹）可能是可接受的，但对于执行密集操作的应用程序，必须提高这些值。此外，所报道的相对较高的计算成本阻止了基于ANN的技术在传统的人工智能（AI）无芯片终端中的普及。在本文中，首次为交互式显示器中基于压电的触摸屏设计并优化了ANN。所展示的技术通过实验使常规智能设备能够以较低的计算成本，以较低的计算成本，以高于97％的高检测精度平稳地工作，以进行位置和力水平检测，从而提高用户体验，并通过基于压电的触摸界面提供服务。

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