Levels of sensor-based activity rec

Levels of sensor-based activity recognition[edit]
Sensor-based activity recognition is a challenging task due to the inherent noisy nature of the input. Thus, statistical modeling has been the main thrust in this direction in layers, where the recognition at several intermediate levels is conducted and connected. At the lowest level where the sensor data are collected, statistical learning concerns how to find the detailed locations of agents from the received signal data. At an intermediate level, statistical inference may be concerned about how to recognize individuals' activities from the inferred location sequences and environmental conditions at the lower levels. Furthermore, at the highest level a major concern is to find out the overall goal or subgoals of an agent from the activity sequences through a mixture of logical and statistical reasoning. Scientific conferences where activity recognition work from wearable and environmental often appears are ISWC and UbiComp.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระดับความรู้กิจกรรมที่ใช้เซ็นเซอร์ [แก้ไข]เซนเซอร์โดยใช้กิจกรรมการรู้เป็นงานท้าทายเนื่องจากโดยธรรมชาติคะของอินพุต ดังนั้น สร้างโมเดลทางสถิติแล้วกระตุกหลักในทิศทางนี้ในชั้น ที่รู้ในหลายระดับกลางดำเนินการ และเชื่อมต่อ ในระดับต่ำซึ่งการรวบรวมข้อมูลเซนเซอร์ เรียนรู้สถิติเกี่ยวข้องกับวิธีการหาตำแหน่งรายละเอียดของตัวแทนจากข้อมูลสัญญาณที่ได้รับ ข้อสถิติอาจกังวลเกี่ยวกับวิธีการรับรู้ของบุคคลกิจกรรมลำดับสรุปสถานที่และสภาพแวดล้อมในระดับต่ำกว่าที่ระดับกลาง นอกจากนี้ ในระดับสูง ต้องคำนึงถึงหลักได้เพื่อ ค้นหาเป้าหมายหรือ subgoals ตัวแทนจากลำดับกิจกรรมที่ผ่านการผสมผสานระหว่างการใช้เหตุผลตรรกะ และสถิติโดยรวม สัมมนาทางวิทยาศาสตร์ซึ่งกิจกรรมการทำงานจากควิลท์ และสิ่งแวดล้อมมักปรากฏเป็น ISWC และ UbiComp

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระดับของการรับรู้กิจกรรมเซ็นเซอร์ [แก้ไข]
การรับรู้กิจกรรมเซนเซอร์ที่ใช้เป็นงานที่ท้าทายเนื่องจากลักษณะที่มีเสียงดังโดยธรรมชาติของการป้อนข้อมูล ดังนั้นการสร้างแบบจำลองทางสถิติที่ได้รับแรงผลักดันหลักในทิศทางในชั้นนี้ซึ่งได้รับการยอมรับในระดับกลางหลายจะดำเนินการและเชื่อมต่อ ที่ระดับต่ำสุดที่ข้อมูลเซ็นเซอร์จะถูกเก็บรวบรวมความกังวลการเรียนรู้ทางสถิติวิธีการหาสถานที่รายละเอียดของตัวแทนจากข้อมูลที่ได้รับสัญญาณ ในระดับกลาง, อนุมานทางสถิติอาจจะกังวลเกี่ยวกับวิธีการรับรู้กิจกรรมของแต่ละบุคคลจากลำดับสรุปสถานที่ตั้งและสภาพแวดล้อมในระดับที่ต่ำกว่า นอกจากนี้ในระดับสูงสุดเป็นความกังวลหลักคือการหาเป้าหมายโดยรวมหรือเป้าหมายย่อยของตัวแทนจากลำดับกิจกรรมผ่านส่วนผสมของเหตุผลเชิงตรรกะและสถิติ การประชุมทางวิทยาศาสตร์ที่ทำงานของการรับรู้กิจกรรมจากเครื่องแต่งตัวและสิ่งแวดล้อมมักจะปรากฏเป็น ISWC และ UbiComp

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระดับของเซ็นเซอร์ที่ใช้กิจกรรมการแก้ไข ]
เซ็นเซอร์ที่ใช้กิจกรรมการยอมรับเป็นงานที่ท้าทาย เนื่องจากเสียงดังโดยธรรมชาติธรรมชาติของข้อมูล ดังนั้นแบบจำลองทางสถิติได้ถูกหลักถูกผลักในทิศทางนี้ในชั้น ที่ได้รับการยอมรับที่หลายระดับกลางจะดำเนินการและเชื่อมต่อ ในระดับต่ำสุดที่ข้อมูลเซ็นเซอร์จะถูกเก็บรวบรวม ,สถิติการเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการค้นหาตำแหน่งของตัวแทน จากข้อมูลที่ได้รับสัญญาณ ในระดับกลาง การอนุมานทางสถิติอาจจะกังวลเกี่ยวกับวิธีการรับรู้ของบุคคลต่างๆ จากที่ได้ตำแหน่ง ลำดับและสภาพสิ่งแวดล้อมในระดับต่ำ นอกจากนี้อยู่ในระดับมากที่สุด ปัญหาใหญ่คือ หาเป้าหมายโดยรวม หรือ subgoals ของตัวแทนจากกิจกรรมลำดับผ่านส่วนผสมของตรรกะและเหตุผลทางสถิติ งานกิจกรรมการประชุมทางวิทยาศาสตร์ จากที่รับรู้ได้ สิ่งแวดล้อม มักปรากฏเป็น iswc และ ubicomp .