The results presented in this paper

The results presented in this paper show that the start-time/
duration is the most effective way of representing a large
sensor data set. This will also help with the classification of
the activities to identify the abnormal behaviour. Furthermore,
we have investigated different recurrent neural network
technique to predict the future activities. The results
presented in this paper show that ESN is a very promising
approach for binary datasets collected from smart environments.
Datasets investigated here are based on a single
inhabitant environment equipped with appropriate motion
and door contact sensors

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลที่แสดงในเอกสารนี้แสดงที่เวลาเริ่มต้น /ระยะเวลาเป็นวิธีมีประสิทธิภาพสูงสุดเป็นตัวแทนขนาดใหญ่ตั้งค่าข้อมูลเซนเซอร์ นี้ยังจะช่วยให้ มีการจัดประเภทกิจกรรมเพื่อระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติ นอกจากนี้เราได้สืบสวนแตกต่างข่ายประสาทกำเริบเทคนิคการทำนายในกิจกรรมในอนาคต ผลลัพธ์ในการแสดงนี้กระดาษ ESN ที่มีแนวโน้มมากแนวทางสำหรับชุดข้อมูลไบนารีที่รวบรวมจากสภาพแวดล้อมที่ชาญฉลาดชุดข้อมูลที่ตรวจสอบที่นี่จะอิงเดียวสภาพแวดล้อมของผู้อยู่อาศัยพร้อมกับเคลื่อนไหวที่เหมาะสมและเซนเซอร์ประตูติดต่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลที่นำเสนอในงานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าเวลาเริ่มต้น /
ระยะเวลาเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของการเป็นตัวแทนที่มีขนาดใหญ่
เซ็นเซอร์ชุดข้อมูล นอกจากนี้ยังจะช่วยให้มีการจำแนกประเภทของ
กิจกรรมเพื่อระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติ นอกจากนี้
เราได้รับการตรวจสอบเครือข่ายประสาทที่แตกต่างกันเกิดขึ้นอีก
เทคนิคที่จะคาดการณ์กิจกรรมในอนาคต ผล
ที่นำเสนอในการแสดงกระดาษที่ ESN เป็นแนวโน้มมาก
วิธีการสำหรับชุดข้อมูลไบนารีที่เก็บมาจากสภาพแวดล้อมที่สมาร์ท.
ชุดข้อมูลการตรวจสอบในที่นี้จะตั้งอยู่บนพื้นฐานเดียว
สภาพแวดล้อมที่อยู่อาศัยพร้อมกับการเคลื่อนไหวที่เหมาะสม
และเซ็นเซอร์ติดต่อประตู

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลลัพธ์ที่นำเสนอในบทความนี้ที่แสดงเวลาเริ่มต้น /ระยะเวลาที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของการคิดใหญ่ข้อมูลชุดเซ็นเซอร์ นี้จะยังช่วยให้มีการจำแนกกิจกรรมเพื่อระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติ นอกจากนี้เราได้ศึกษาที่แตกต่างกันดำเนินการเครือข่ายประสาทเทคนิคการพยากรณ์กิจกรรมในอนาคต ผลลัพธ์แสดงโชว์ในบทความนี้ที่ esn เป็นแนวโน้มมากวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลไบนารีจากสภาพแวดล้อมที่สมาร์ทงานวิจัยนี้จะขึ้นอยู่กับข้อมูลเดียวอาศัยสภาพแวดล้อมพร้อมกับการเคลื่อนไหวที่เหมาะสมและเซ็นเซอร์สัมผัสประตู