এই ক্ষেত্রে অ্যাডভান্টিকালিক কন্ট্রোল সিস্টেমের উন্নয়নের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

EMG সিগনালিং

মেশিন শেখার অ্যালগরিদমগুলো বিশেষভাবে গভীর শেখার পদ্ধতি, বিশেষ করে গভীর শিক্ষণের সংকেতগুলো ব্যবহার করা হচ্ছে ।

টেকনেটিক এবং প্রযুক্তিবিদ্যার মিশ্রণ

বেশ কিছু উদ্ভাবনী কৌশল ইএমজি প্রক্রিয়াকে ভবিষ্যৎ হিসেবে তুলে ধরেছে:

  • [[F] [F] SERECON [FO FRECOP] [FR] অন্যান্য বায়ো-চিহ্নের মত অন্যান্য বায়ো-প্ল্যানীয় ইউনিট যেমন, (IMU) বা এন- এস- এস- এস- এল (UOU) পরিমাপ পরিমাপ পরিমাপ পরিমাপ নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা উন্নত করে ।
  • [[[F] NODP সিগনাল প্রক্রিয়া:[FO][FLT] অ্যালগোরিদম, যেগুলি সময়ের পর্যটন কর্মক্ষমতা বজায় রাখার জন্য পরিবর্তন করে সংকেতের মান পরিবর্তন করা হয়।
  • [[F] সঠিক সময় প্রক্রিয়াটি সম্পন্ন করা হচ্ছে:[F][FLT] হার্ডওয়্যারের মধ্যে দ্রুত অগ্রসর হতে আরম্ভ করে, বাস্তব সময়ের যন্ত্রটির নিয়ন্ত্রণ গ্রহণ করে ।
  • [[[F] অল্প শেখার মডেলগুলো:[[F] [FREREN] [FRECT] অতিরিক্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএনস) এবং বর্তমান নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNNNN) জটিল ই-মেইল বিন্যাসের ব্যাখ্যা করার জন্য নিয়োগ করা হচ্ছে।

চ্যালেঞ্জ এবং ভবিষ্যৎের গতিপথ

এই উন্নতি সত্ত্বেও, অনেক চ্যালেঞ্জ রয়েছে। ইএমজি সিগন্যাল ব্যবহারকারীদের মাধ্যমে সেন্সর করা এবং সেশনগুলোতে ভারিবল সিস্টেমের প্রভাব ফেলতে পারে। এছাড়াও স্বল্প শক্তি, বহনযোগ্য হার্ডওয়্যারের জটিলতার সীমা রয়েছে যা বাস্তব-বিশ্ব বৈশিষ্ট্যে পাঠানো যায়।

ভবিষ্যৎ গবেষণা সম্ভবত ব্যক্তিগত মডেলদের সাথে খাপ খাইয়ে নেয়ার উপর মনোযোগ প্রদান করে, যা ব্যক্তি ব্যবহারকারীদের সাথে খাপ খাইয়ে নিচ্ছে, উন্নততর রেকর্ডিংের জন্য সেন্সর প্রযুক্তি উন্নত করছে এবং উন্নততর মাল্টিমোড্যাল সিগন্যালকে নিয়ন্ত্রণ করার জন্য ব্যবহার করা।