In this paper, we propose a new app

In this paper, we propose a new approach to reduce this gap by
constructing, in an unsupervised manner, an intermediate layer
between low-level information (tracked objects from video) and
high-level interpretation of activity (e.g. cooking, eating and
sitting). Our method is a novel approach allowing the detection of
complex activities with long duration in an unstructured scene. We
have developed a complete vision-based framework that enables us
to model, discover and recognise activities online while monitoring
a patient. The two main contributions of this work are as follows:
a patient. The two main contributions of this work are as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เรานำเสนอแนวทางใหม่ในการลดช่องว่างนี้โดยการสร้างในลักษณะที่ใกล้ชิด, ชั้นกลางระหว่างข้อมูลในระดับต่ำ(การติดตามวัตถุจากวิดีโอ) และการตีความระดับสูงของกิจกรรม(เช่นการปรุงอาหารรับประทานอาหารและนั่ง) . วิธีการของเราเป็นแนวทางใหม่ที่ช่วยให้การตรวจสอบของกิจกรรมที่ซับซ้อนที่มีระยะเวลานานในฉากที่ไม่มีโครงสร้าง เราได้มีการพัฒนากรอบวิสัยทัศน์ตามที่สมบูรณ์แบบที่ช่วยให้เราในการจำลองค้นพบและรับรู้กิจกรรมออนไลน์ในขณะที่การตรวจสอบผู้ป่วย ทั้งสองผลงานหลักของงานนี้มีดังนี้ผู้ป่วย ทั้งสองผลงานหลักของงานนี้มีดังนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในบทความนี้เรานำเสนอวิธีการใหม่เพื่อลดช่องว่างนี้โดย
สร้างในลักษณะ unsupervised , กลางชั้น
ระหว่างข้อมูลระดับต่ำ ( ติดตามวัตถุจากวิดีโอ ) และการตีความของกิจกรรมระดับสูง ( เช่น

อาหารกินและนั่ง ) วิธีของเราคือแนวทางใหม่ที่ช่วยให้การตรวจหากิจกรรมที่ซับซ้อนด้วย
เป็นระยะเวลายาวนานในฉากใหม่ เรา
ได้พัฒนาวิสัยทัศน์ที่สมบูรณ์ตามกรอบที่ช่วยให้เรา
แบบค้นพบและยอมรับการตรวจสอบกิจกรรมออนไลน์ในขณะที่
คนไข้ สองผลงานหลักของงานนี้จะเป็นดังนี้ :
คนไข้ สองผลงานหลักของงานนี้ มีดังนี้