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J-GLOBAL ID：201902250017246324   整理番号：19A1775122

スマート椅子によるサイバーAthletes行動の理解:CS:GOとモノリスチームシナリオ【JST・京大機械翻訳】

Understanding Cyber Athletes Behaviour Through a Smart Chair: CS:GO and Monolith Team Scenario

著者 (5件)： Smerdov Anton (Skolkovo Institute of Science and Technology, CDISE, Moscow, Russia) ,  Kiskun Anastasia (Skolkovo Institute of Science and Technology, CDISE, Moscow, Russia) ,  Shaniiazov Rostislav (Skolkovo Institute of Science and Technology, CDISE, Moscow, Russia) ,  Somov Andrey (Skolkovo Institute of Science and Technology, CDISE, Moscow, Russia) ,  Burnaev Evgeny (Skolkovo Institute of Science and Technology, CDISE, Moscow, Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： WF-IoT  ページ： 973-978  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： eSportは急速に発展している学際的領域である。しかし,eSportにおける研究と実験は幼児期にある。本研究において,著者らはスマート椅子プラットフォームを提案した。それは,eスポーツスポーツ選手に関するデータの収集と機械学習法によるデータの更なる処理に対する非信頼性アプローチである。使用事例シナリオには,3つのグループのプレイヤーが含まれている:サイバーアスリート(Monolithチーム),半専門家,およびCS:GO規律をすべて果たしている新しいものの3つのグループが含まれている。特に,椅子に統合された加速度計とジャイロスコープからのデータを収集し,データ解析のために機械学習アルゴリズムを適用した。著者らの結果は,職業競技者がゲームを演奏しながら椅子上での行動により同定できることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ジャイロスコープ ,  加速度計 ,  境界領域 ,  *スポーツ ,  データ解析 ,  職業 ,  ゲーム ,  機械学習 ,  高速度 ,  学習アルゴリズム ,  信頼性
準シソーラス用語： プレイヤ ,  運動選手 ,  幼児期 ,  *Athletes , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  生体代行装置  (EL04000N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 椅子 ,  行動 ,  理解 ,  Cs