Android 12正在尝试利用机器学习优化手势导航

据外媒报道,使用手势而非硬键或软键盘来导航手机操作系统并不是完美的,这在Android上无疑是这样的。但如果手机试图学习什么时候滑出屏幕边缘意味着用户想要在应用中滚动、返回或回到主屏幕呢?谷歌可能想要找到答案。

在xda开发者论坛上,Quinny899从SystemUI应用的EdgeBackGestureHandler脚本中找到了一个新的TensorFlow Lite模型,该模型带有一个名为backgesture的词汇表文件,其包含了43000个应用的应用包名字–其中两个来自Quinny899。

据推测,该模型可能使用记录的滑动数据–尤其是开始和结束像素–从这些应用来确定滑动是否需要通过应用或系统导航。

据报道,基于模型的手势导航可以通过触发Android 12开发者预览1中的一个标志来激活。

cnBeta
我还没有学会写个人说明!
上一篇

采用HAN网络模型的WebShell检测

你也可能喜欢

评论已经被关闭。

插入图片