We fuse data from the GPS sensor re

We fuse data from the GPS sensor reports with data from the
transportation network to create the classification feature vector.
Specifically, for the city of Chicago, Illinois, USA, we consider: (1)
real time location of public passenger buses, (2) rail line spatial
information, and (3) public passenger bus stop spatial data. In
Section 5, we will discuss the procedure to create the classification
features from GPS sensor reports and transportation network
information.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราฟิวส์ข้อมูลจากรายงานเซ็นเซอร์ GPS ด้วยข้อมูลจากการเครือข่ายการขนส่งการสร้างเวกเตอร์คุณลักษณะจัดประเภทโดยเฉพาะ ในเมืองชิคาโก รัฐอิลลินอยส์ สหรัฐอเมริกา เราพิจารณา: (1)ตั้งเวลาจริงของรถโดยสารสาธารณะ พื้นที่เส้นทางรถไฟ (2)ข้อมูล และ (3) ผู้โดยสารสาธารณะป้ายพื้นที่ข้อมูล ในส่วน 5 เราจะหารือเกี่ยวกับขั้นตอนการสร้างการจัดประเภทลักษณะการทำงานจากรายงานการเซ็นเซอร์ GPS และเครือข่ายการขนส่งข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราหลอมรวมข้อมูลจากรายงานเซ็นเซอร์จีพีเอสที่มีข้อมูลจาก. เครือข่ายการขนส่งการสร้างคุณลักษณะการจัดหมวดหมู่เวกเตอร์โดยเฉพาะสำหรับเมืองชิคาโกรัฐอิลลินอยส์สหรัฐอเมริกาเราจะพิจารณา(1) สถานที่เวลาจริงของรถโดยสารสาธารณะ (2) เส้นทางรถไฟอวกาศข้อมูลและ(3) รถบัสโดยสารสาธารณะหยุดข้อมูลเชิงพื้นที่ ในหมวดที่ 5 เราจะหารือเกี่ยวกับขั้นตอนในการสร้างการจำแนกคุณลักษณะจากรายงานเซ็นเซอร์GPS และเครือข่ายการขนส่งข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราฟิวส์ข้อมูลจาก GPS Sensor รายงานที่มีข้อมูลจากเครือข่ายการขนส่งเพื่อสร้างหมวดหมู่

โดยเฉพาะ คุณลักษณะเวกเตอร์ สำหรับเมือง Chicago , Illinois , สหรัฐอเมริกา , เราพิจารณา ( 1 )
เวลาจริงสถานที่ของรถโดยสารสาธารณะ ( 2 ) ทางรถไฟสาย
ข้อมูลเชิงพื้นที่ และ ( 3 ) ผู้โดยสาร รถเมล์หยุด ข้อมูลเชิงพื้นที่ ใน
มาตรา 5เราจะหารือถึงวิธีการสร้างหมวดหมู่
คุณสมบัติจาก GPS Sensor รายงานข้อมูลเครือข่าย
และการขนส่ง