Our prior research in [6] has a dif

Our prior research in [6] has a different focus; it considers
extracting the semantic location from outdoor positioning systems.
Likewise, [20] learns and recognizes the places a mobile user
visited by observing the Wi-Fi and GSM radio fingerprints. This
work does not consider Wi-Fi or GSM information. Instead, we
consider GPS and transportation network data. Transportation
network data is available freely to the public in many cities [25, 26,
28].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิจัยของเราก่อนหน้านี้ [6] มีความแตกต่างกัน ถือเอาแยกตำแหน่งทางตรรกจากระบบระบุตำแหน่งกลางแจ้งในทำนองเดียวกัน, [20] เรียนรู้ และรู้จักสถานผู้ใช้โมบายเข้าเยี่ยมชม โดยการสังเกต Wi-Fi และ GSM วิทยุลายนิ้วมือ นี้งานพิจารณาข้อมูล Wi-Fi หรือ GSM แทน เราพิจารณาข้อมูลเครือข่ายจีพีเอสและการขนส่ง การเดินทางเครือข่ายข้อมูลจะพร้อมใช้งานได้อย่างอิสระให้กับประชาชนในหลายเมือง [25, 2628]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ก่อนที่การวิจัยของเราใน [6] มีความสำคัญที่แตกต่างกัน จะมีการพิจารณาการแยกสถานที่ที่ความหมายจากระบบตำแหน่งกลางแจ้ง. ในทำนองเดียวกัน [20] เรียนรู้และตระหนักถึงสถานที่ที่ผู้ใช้มือถือเข้าเยี่ยมชมโดยการสังเกตWi-Fi และรอยนิ้วมือวิทยุ GSM นี้ทำงานไม่ได้พิจารณา Wi-Fi หรือข้อมูล GSM แต่เราพิจารณาข้อมูล GPS และเครือข่ายการขนส่ง การขนส่งข้อมูลเครือข่ายที่มีอยู่ได้อย่างอิสระให้กับประชาชนในหลาย ๆ เมือง [25, 26, 28]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิจัยของเราใน [ 6 ] มีโฟกัสที่แตกต่างกัน พิจารณาแยกทางจากสถานที่

การจัดวางระบบกลางแจ้ง เช่นเดียวกัน [ 20 ] เรียนรู้และตระหนักถึงสถานที่ที่ผู้ใช้โทรศัพท์มือถือ
เข้าชมโดยการสังเกต Wi - Fi และ GSM วิทยุ ลายนิ้วมือ งานนี้
ไม่ได้พิจารณา Wi - Fi หรือข้อมูล gsm แทน , เรา
พิจารณา GPS และข้อมูลเครือข่ายการขนส่ง การขนส่ง
ข้อมูลเครือข่ายสามารถใช้ได้อย่างอิสระเพื่อประชาชนในหลายเมือง [ 25 , 26 ,
1 ]