New site-developer focus is require

New site-developer focus is required. Steps in that direction are being made with, for example, video blob analysis of hands and movement for detecting movement that is too quick for detection by the human eye (100% multiple state classification accuracy but with a limited sample of only five interviews); detection of image manipulation through inconsistencies in compression artifacts (30%–100%, depending on type of image, compression, and tampering method); machine learning detection using audio and transcribed text to identify patterns that signal deception due to deviations from a baseline (66.4% accuracy, when baseline is at 60.2%); and computerized voice stress analysis to identify variations in an individual’s speech patterns (56.8%–92.8% accuracy, depending on context).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จำเป็นต้องโฟกัสนักพัฒนาเว็บไซต์ใหม่ ขั้นตอนในที่ทิศทางกำลังทำกับ เช่น วิดีโอ blob วิเคราะห์ของมือและการเคลื่อนไหวสำหรับการตรวจจับการเคลื่อนไหวที่รวดเร็วเกินไปสำหรับการตรวจจับสายตาของมนุษย์ (100% ความแม่นยำของการจำแนกสถานะหลายตัวอย่างจำกัดของห้าเพียงแต่สัมภาษณ์); การตรวจสอบของการจัดการภาพผ่านในสิ่งประดิษฐ์ที่บีบอัด (30% – 100% ขึ้นอยู่กับชนิดของรูปภาพ อัด และการดัดแปลงวิธี); เครื่องตรวจจับการเรียนรู้โดยใช้ศัพท์ และเสียงข้อความเพื่อระบุรูปแบบที่สัญญาณหลอกลวงเนื่องจากความแตกต่างจากข้อมูลพื้นฐาน (66.4% ความแม่นยำ เมื่อพื้นฐานเป็น 60.2%); และระบบคอมพิวเตอร์วิเคราะห์ความเครียดด้วยเสียงเพื่อระบุรูปแบบในรูปแบบเสียงของแต่ละบุคคล (56.8% – 92.8% ความแม่นยำ ขึ้นอยู่กับบริบท)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โฟกัสเว็บไซต์นักพัฒนาใหม่เป็นสิ่งจำเป็น ขั้นตอนในทิศทางที่ถูกสร้างขึ้นมาด้วยเช่นการวิเคราะห์หยดวิดีโอของมือและการเคลื่อนไหวสำหรับการตรวจสอบการเคลื่อนไหวที่มีความรวดเร็วเกินไปสำหรับการตรวจสอบด้วยตามนุษย์ (100% หลายความถูกต้องของรัฐจัดหมวดหมู่ แต่มีตัวอย่างจำนวน จำกัด เพียงห้าสัมภาษณ์); การตรวจสอบของการจัดการภาพผ่านไม่สอดคล้องกันในสิ่งประดิษฐ์ที่บีบอัด (30% -100% ขึ้นอยู่กับประเภทของภาพ, การบีบอัดและการแก้ไขดัดแปลงวิธีการ); เครื่องตรวจจับการเรียนรู้โดยใช้เสียงและข้อความคัดลอกเพื่อระบุรูปแบบที่ส่งสัญญาณการหลอกลวงเนื่องจากการเบี่ยงเบนจาก (ความถูกต้อง 66.4% เมื่อพื้นฐานอยู่ที่ 60.2%) พื้นฐาน; และการวิเคราะห์ความเครียดด้วยเสียงคอมพิวเตอร์เพื่อระบุรูปแบบในรูปแบบการพูดของแต่ละคน (56.8% -92.8% ความถูกต้องขึ้นอยู่กับบริบท)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เว็บไซต์ใหม่นักพัฒนามุ่งเน้นเป็นสิ่งจำเป็น ขั้นตอนในทิศทางที่ถูกสร้างขึ้นด้วย ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของมือและหยดวิดีโอตรวจจับการเคลื่อนไหวที่รวดเร็วเกินไปสำหรับการตรวจสอบด้วยสายตามนุษย์ ( 100% หลายรัฐความแม่นยำในการจำแนก แต่ด้วยจำนวนตัวอย่างที่จำกัดเพียง 5 คน ) ; การตรวจสอบการจัดการภาพผ่านความไม่สอดคล้องกันในสิ่งประดิษฐ์การบีบอัด ( 30% ) 100 % ขึ้นอยู่กับชนิดของภาพ , การบีบอัดและการปลอมแปลงข้อมูล ) ; การเรียนรู้เครื่องตรวจจับเสียงและคัดลอกข้อความที่ใช้เพื่อระบุรูปแบบการหลอกลวง เนื่องจากสัญญาณที่เบี่ยงเบนไปจากพื้นฐาน ( 66.4 % ความถูกต้อง เมื่อพื้นฐานอยู่ที่ 60.2% ) ; และเสียงคอมพิวเตอร์ความเครียดเพื่อระบุรูปแบบในรูปแบบการพูดของแต่ละคน ( ร้อยละ % –อยู่ % ความถูกต้องขึ้นอยู่กับคอน ข้อความ )