Luis A. Leiva, Daniel Martin-Albo, Réjean Plamondon
et Radu-Daniel Vatavu
Communication écrite (2018)
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| Renseignements supplémentaires: | Paper no. 239 |
|---|---|
| Département: | Département de génie électrique |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/40436/ |
| Nom de la conférence: | CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2018) |
| Lieu de la conférence: | Montréal, Québec |
| Date(s) de la conférence: | 2018-04-21 - 2018-04-26 |
| Maison d'édition: | Association for Computing Machinery |
| DOI: | 10.1145/3173574.3173813 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1145/3173574.3173813 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 15:03 |
| Dernière modification: | 05 avr. 2024 11:36 |
| Citer en APA 7: | Leiva, L. A., Martin-Albo, D., Plamondon, R., & Vatavu, R.-D. (avril 2018). KeyTime: Super-accurate prediction of stroke gesture production times [Communication écrite]. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2018), Montréal, Québec (12 pages). https://doi.org/10.1145/3173574.3173813 |
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