TactTongue: Prototyping ElectroTactile Stimulations on the Tongue
Notice bibliographique
Résumé
The tongue is a remarkable human organ with a high concentration of taste receptors and an exceptional ability to sense touch. This work uses electro-tactile stimulation to explore the intricate interplay between tactile perception and taste rendering on the tongue. To facilitate this exploration, we utilized a flexible, high-resolution electro-tactile prototyping platform that can be administered in the mouth. We have created a design tool that abstracts users from the low-level stimulation parameters, enabling them to focus on higher-level design objectives. Through this platform, we present the results of three studies. Our first study evaluates the design tool’s qualitative and formative aspects. In contrast, the second study measures the qualitative attributes of the sensations produced by our device, including tactile sensations and taste. In the third study, we demonstrate the ability of our device to sense touch input through the tongue when placed on the hard palate region in the mouth. Finally, we present a range of application demonstrators that span diverse domains, including accessibility, medical surgeries, and extended reality. These demonstrators showcase the versatility and potential of our platform, highlighting its ability to enable researchers and practitioners to explore new ways of leveraging the tongue’s unique capabilities. Overall, this work presents new opportunities to deploy tongue interfaces and has broad implications for designing interfaces that incorporate the tongue as a sensory organ.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».