We conclude that our novel transpor

We conclude that our novel transportation network features are
most effective for motorized transportation mode detection, and
also effective for bike mode detection. This makes sense, since
bikes and motorized modes may have similar speed and
acceleration in traffic and therefore are difficult to distinguish using
traditional motion pattern features. However, features of the
transportation network, such as bus locations, help the
distinguishing between buses and bikes.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราสรุปคุณลักษณะเครือข่ายขนส่งนวนิยายของเรามีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการตรวจหาโหมดรถยนต์ และนอกจากนี้ยังมีผลบังคับสำหรับการตรวจหาโหมดของจักรยาน นี้ทำให้รู้สึก ตั้งแต่จักรยานและโหมดเครื่องอาจมีความเร็วที่คล้ายกัน และเร่งความเร็วในการจราจรและดังนั้นจึง ยากที่จะแยกความแตกต่างโดยใช้คุณสมบัติรูปแบบการเคลื่อนไหวแบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม ลักษณะของการเครือข่ายการขนส่ง เช่นตำแหน่งรถ วิธีการแยกความแตกต่างระหว่างรถและจักรยาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราสรุปได้ว่าคุณสมบัติของเครือข่ายการขนส่งนวนิยายของเรามีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการตรวจสอบโหมดการขนส่งมอเตอร์และยังมีประสิทธิภาพในการตรวจหาโหมดจักรยาน นี้ทำให้รู้สึกตั้งแต่จักรยานและโหมดมอเตอร์อาจจะมีความเร็วที่คล้ายกันและการเร่งความเร็วในการจราจรและดังนั้นจึงเป็นการยากที่จะแยกแยะความแตกต่างโดยใช้คุณสมบัติการเคลื่อนไหวรูปแบบดั้งเดิม แต่คุณสมบัติของเครือข่ายการขนส่งเช่นสถานที่รถบัสช่วยให้แยกความแตกต่างระหว่างรถโดยสารและจักรยาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราสรุปได้ว่าคุณลักษณะของเครือข่ายการขนส่งที่นิยายของเรา
มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการตรวจสอบโหมดแข่งรถขนส่ง และมีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจสอบโหมด
ยังจักรยาน นี้ทำให้รู้สึกตั้งแต่
จักรยานแข่งรถและโหมดอาจจะมีความเร็วและความเร่งในการจราจรที่คล้ายกัน
และดังนั้นจึงยากที่จะแยกแยะการใช้
คุณสมบัติเคลื่อนไหวแบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม คุณสมบัติของ
เครือข่ายการขนส่ง เช่น รถบัสสถานที่ช่วย
แตกต่างระหว่างจักรยานรถบัสและ