MyoSuite是一种生物力学模型，能够支持复杂的生理变化和运动预测。研究中采用了基于物理知识的低样本学习和深度学习模型，显著提高了肌肉运动和关节角度的预测精度，展示了在手势识别和动态运动分析中的应用潜力。

本文介绍了一种基于LSTM的运动预测模型，能感知静态障碍物和行人互动，与其他方法比较，展现了更高的预测准确性和计算效率，强调了静态障碍物在预测中的重要性。（2017年9月）

该文介绍了一种基于3D卷积神经网络的方法，通过使用多个模态的数据来训练单模态网络，提高手势识别性能。该方法引入了空间时间语义对齐的损失函数和正则化参数，避免直接融合多个模态。实验结果表明，该框架提高了单模态网络的测试时间识别准确性，并在各种动态手势识别数据集上提供了最先进的性能。