This covers only the phase one for

This covers only the phase one for generic video information extraction. All the generated values are then analyzed on data and mathematical level to provide desired results. These equations and quantifiers not only fill the gaps however they train the algorithm for learning deep aspects of incoming information and for filling the gaps between the received information. Theses gaps could be the result of noise, information manipulation, forgery or any other aspect. For event identification and trend identification processes the results and observations can be put to both probabilistic and statistical calculations. For finding out the missing trends or scene generation based on these probabilities and functions the algorithm can help in predicting the nature of video without analyzing the complete video frames. For each column height and length a single upper bound relevance and lower bound relevance can be generated to fill in the gaps in information.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นี้ครอบคลุมเฉพาะขั้นตอนหนึ่งสำหรับการสกัดข้อมูลวิดีโอทั่วไป ค่าที่สร้างขึ้นทั้งหมดแล้วจะวิเคราะห์ข้อมูลและระดับทางคณิตศาสตร์เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ บอกและสมการเหล่านี้ไม่เพียงแต่กรอกช่องว่างอย่างไรก็ ตามที่พวกเขาฝึกอัลกอริทึม สำหรับการเรียนรู้ด้านลึกของข้อมูลขาเข้า และบรรจุช่องว่างระหว่างข้อมูลที่ได้รับ ช่องว่างในวิทยานิพนธ์อาจเป็นผลของสัญญาณรบกวน การจัดการข้อมูล ปลอม หรือด้านอื่น ๆ สำหรับเหตุการณ์ ระบุรหัสและแนวโน้มกระบวนการผลลัพธ์ และการคำนวณทางสถิติ และน่าจะสามารถนำข้อสังเกต สำหรับการหาแนวโน้มที่ขาดหายไปหรือสร้างฉากที่อิงน่าจะและฟังก์ชันเหล่านี้ อัลกอริทึมสามารถช่วยในการทำนายลักษณะของวิดีโอโดยการวิเคราะห์ภาพวิดีโอสมบูรณ์ สำหรับแต่ละคอลัมน์ความสูงและความยาว เดียวบนผูกพันความเกี่ยวข้องและเกี่ยวข้องขอบต่ำสามารถสร้างเพื่อเติมช่องว่างในข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นี้ครอบคลุมเฉพาะขั้นตอนหนึ่งในการสกัดข้อมูลวิดีโอทั่วไป ค่าทั้งหมดที่สร้างขึ้นมีการวิเคราะห์จากนั้นในข้อมูลและคณิตศาสตร์ระดับเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ สมการเหล่านี้และปริมาณไม่เพียง แต่เติมช่องว่าง แต่พวกเขาฝึกอัลกอริทึมสำหรับการเรียนรู้ด้านลึกของข้อมูลที่เข้าและการเติมช่องว่างระหว่างข้อมูลที่ได้รับ วิทยานิพนธ์ช่องว่างอาจเป็นผลของเสียง, การจัดการข้อมูลการปลอมแปลงหรือด้านอื่น ๆ สำหรับการระบุเหตุการณ์และบัตรประจำตัวประมวลผลแนวโน้มผลและข้อสังเกตที่สามารถนำไปทั้งการคำนวณความน่าจะเป็นและสถิติ สำหรับการค้นหาออกหายไปแนวโน้มหรือฉากรุ่นขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นฟังก์ชั่นเหล่านี้และอัลกอริทึมสามารถช่วยในการทำนายลักษณะของวิดีโอโดยไม่ต้องมีการวิเคราะห์ภาพวิดีโอที่สมบูรณ์ สำหรับแต่ละเสาสูงและระยะเวลาในหนึ่งเดียวบนความสัมพันธ์กันผูกพันและความผูกพันที่ต่ำกว่าก็จะสามารถสร้างการกรอกข้อมูลในช่องว่างในข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นี้ครอบคลุมเฉพาะขั้นตอนในการสกัดข้อมูลวิดีโอทั่วไป ทั้งหมดที่สร้างขึ้นค่าแล้วนำมาวิเคราะห์ข้อมูลและระดับทางคณิตศาสตร์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ สมการเหล่านี้ และ quantifiers ไม่เพียงเติมช่องว่าง แต่พวกเขาฝึกขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ด้านลึกของข้อมูลขาเข้า และเติมช่องว่างระหว่างที่ได้รับข้อมูล ช่องว่างคือ อาจเป็นผลของการปลอมแปลงเสียง , ข้อมูล , หรืออื่น ๆ ด้าน เหตุการณ์และแนวโน้มการกำหนดกระบวนการและผลการสังเกตการณ์สามารถใส่ทั้ง 11 และการคำนวณทางสถิติ เพื่อหาแนวโน้มหรือการสร้างฉากที่ขาดหายไปตามความน่าจะเป็นเหล่านี้และฟังก์ชันขั้นตอนวิธีการสามารถช่วยในการทำนายลักษณะของวิดีโอได้โดยไม่ต้องวิเคราะห์เฟรมวิดีโอที่สมบูรณ์ สำหรับแต่ละคอลัมน์ ความสูง และความยาวเดียวบนผูกพันความเกี่ยวข้องและขอบเขตล่างที่เกี่ยวข้องสามารถสร้างขึ้นเพื่อเติมช่องว่างในข้อมูล