The resulting classifier was thenFi

The resulting classifier was then
Figure 5. Classification accuracies for all trial participant
pairings. Classifer was trained using 0.5 seconds of
finger training data (5 samples per participant).
Figure 4. Impact on classification performance by varying
classifier training data from 0.1 seconds (1 sample per
participant) to 8 seconds (80 samples per participant).
fed unlabeled testing data from participants 1 and 2 combined
and in a random order. This simulated sequential
touch events as if the users were co-located. From the perspective
of the classifier, this was no different than realtime
operation.

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

ลักษณนามผลก็คือรูป
5 ความถูกต้องในการจัดหมวดหมู่สำหรับผู้เข้าร่วมการทดลองทั้งหมดจับคู่
classifer ได้รับการฝึกฝนการใช้ 0.5 วินาที
จากข้อมูลการฝึกอบรมนิ้ว (5 ตัวอย่างต่อผู้เข้าร่วม). รูป
4 ส่งผลกระทบต่อผลการดำเนินงานที่แตกต่างกันโดยการจัดหมวดหมู่ข้อมูลการฝึกอบรม
ลักษณนามจาก 0.1 วินาที (1 ตัวอย่างต่อผู้มีส่วนร่วม
) ถึง 8 วินาที (80 ตัวอย่างต่อผู้เข้าร่วม).
อาหารไม่มีชื่อกำกับข้อมูลการทดสอบจากผู้เข้าร่วม 1 และ 2
รวมกันและในลำดับแบบสุ่ม นี้จำลองลำดับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น
สัมผัสเช่นถ้าผู้ใช้ที่ได้รับการร่วมอยู่ จาก
มุมมองของลักษณนามนี้ก็ไม่ได้แตกต่างจากการดำเนินงาน
เรียลไทม์

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

Classifier ผลลัพธ์ถูกแล้ว
5 รูป Accuracies จัดประเภทสำหรับผู้เข้าร่วมการทดลองทั้งหมด
pairings ได้เข้าอบรมใช้ 0.5 วินาทีของ Classifer
นิ้วมือข้อมูลการฝึกอบรม (ตัวอย่าง 5 ต่อร่วม) .
4 รูป ผลกระทบต่อประสิทธิภาพการจัดประเภทโดยแตกต่างกัน
classifier ข้อมูลการฝึกอบรมจาก 0.1 วินาที (ตัวอย่าง 1 ต่อ
เข้าร่วม) ไป 8 วินาที (80 ตัวอย่างต่อผู้เข้าร่วม) .
ติดตามข้อมูลไม่ทดสอบจากผู้เข้าร่วมที่ 1 และ 2 รวม
และลำดับ นี้จำลองตามลำดับ
สัมผัสเหตุการณ์ว่าผู้ใช้ถูก co-located จากมุมมอง
ของ classifier นี้เป็นไม่แตกต่างกว่าเรียลไทม์
ดำเนินการ

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

ข้าวส่งผลให้ได้จากนั้น
รูปที่ 5 การแบ่ง ประเภท accuracies สำหรับการทดลองใช้งานผู้เข้าร่วมประชุม
จับคู่ทั้งหมด classifer ได้รับการฝึกฝนมาโดยใช้ 0.5 วินาทีของข้อมูลการฝึกอบรม
นิ้ว( 5 ตัวอย่างต่อผู้เข้าร่วมประชุม)..
รูปที่ 4 ส่งผลกระทบต่อ ประสิทธิภาพ การทำงานโดยการแบ่ง ประเภท ข้อมูลการฝึกอบรม
แตกต่างกันลักษณนามจาก 0.1 วินาที( 1 ตัวอย่างต่อ
ผู้เข้าร่วมประชุม)ถึง 8 วินาที( 80 ตัวอย่างต่อผู้เข้าร่วมประชุม)..
การทดสอบไม่ได้ป้อนข้อมูลจากผู้เข้าร่วม 1 และ 2 รวมกันและ
ซึ่งจะช่วยในการสั่งซื้อแบบสุ่ม เหตุการณ์แบบต่อเนื่องเป็นลำดับ
แตะที่การทดสอบ Simulated Acoustical Feedback Exposure นี้เป็นหากผู้ใช้ที่เป็นผู้ร่วม - ตั้งอยู่ จากมุมมองของ ภาพ
ซึ่งจะช่วยให้ข้าวของที่แห่งนี้ก็แตกต่างกันไม่มากกว่าแบบเรียลไทม์
ซึ่งจะช่วยการทำงาน

การแปล กรุณารอสักครู่..

ภาษาอื่น ๆ

การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.