The work of Zheng et al. [2, 15] is

The work of Zheng et al. [2, 15] is based on transportation mode
detection from GPS data alone; the authors introduce a robust and
novel set of machine learning features that are sensitive to certain
traffic and weather scenarios. Our work is different in that we
consider transportation network data such as the real time location
of buses to build classification features. Additionally, [2, 15] do not

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การทำงานของเจิ้ง et al. [2, 15] ขึ้นอยู่กับโหมดการขนส่งตรวจสอบจากข้อมูล GPS เพียงอย่างเดียว ผู้เขียนแนะนำแข็งแกร่ง และเครื่องเรียนรู้คุณลักษณะที่มีความไวต่อบางนวนิยายชุดสถานการณ์การจราจรและสภาพอากาศ งานของเราไม่เหมือนที่เราพิจารณาข้อมูลเครือข่ายการขนส่งเช่นตั้งเวลาจริงของรถเพื่อสร้างคุณลักษณะจัดประเภท นอกจากนี้, [2, 15] ไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทำงานของเจิ้งเหอ et al, [2, 15]
จะขึ้นอยู่กับโหมดการขนส่งการตรวจสอบจากข้อมูลGPS คนเดียว; ผู้เขียนแนะนำที่แข็งแกร่งและนวนิยายชุดของคุณสมบัติการเรียนรู้เครื่องที่มีความไวต่อการบางอย่างการจราจรและสถานการณ์สภาพอากาศ การทำงานของเราจะแตกต่างกันในการที่เราพิจารณาข้อมูลเครือข่ายการขนส่งดังกล่าวเป็นสถานที่เวลาจริงของรถโดยสารที่จะสร้างคุณลักษณะการจัดหมวดหมู่ นอกจากนี้ [2, 15] ไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลงานของเจิ้ง et al . [ 2 ] เป็น 15 ตามโหมดการตรวจจับ
การขนส่งจากข้อมูล GPS อย่างเดียว ผู้เขียนแนะนำให้แข็งแกร่งและ
นวนิยายชุดของเครื่องการเรียนรู้คุณลักษณะที่มีความอ่อนไหวต่อการจราจรบาง
และสถานการณ์สภาพอากาศ งานของเราที่แตกต่างกันในการที่เรา
พิจารณาการขนส่งเครือข่ายข้อมูลเช่นเวลาจริงสถานที่
รถบัสเพื่อสร้างลักษณะการจำแนก นอกจากนี้ , [ 215 ] ไม่