抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
本論文では,高レベル意味認識モデルを用いて,工学管理の下で人間のスポーツのビデオコンテンツを構文化し,以前の層のストリーム形状を次の層の畳み込み操作に埋め込むので,畳み込みニューラルネットワークの各層が,以前の層のストリーム構造を効果的に維持することができ,その結果,画像最近傍関係と会合特徴を反映することができるビデオ画像特徴表現を得た。本方法を画像分類に適用し,実験結果は,この方法が画像特徴をより効果的に抽出することができ,その結果,特徴分類の精度を改善することを示した。細粒動作は通常,表現型と運動パターンにおいて非常に高い類似性を共有するので,人間の視覚システムによって触発された局所領域におけるわずかな差異だけによって,本論文は,手がかりのための特徴を抽出するために,微細粒作用特徴抽出プロセスに視覚注意機構を統合することを提案した。ガイドとして問題を取り上げて,著者らは,経験的分析の対象として,アタテータの暗黙の知識管理戦略を定式化して,経験的分析の対象として独特の自由スタイルの航空スキル国家チームを選択して,より科学的で組織特異的な暗黙知識管理プログラムを構成して,実用化におけるメンバーに及ぼす影響を発揮して,特定の促進値を有する暗黙の知識管理実行プログラムを形成するために修正した。グループ行動は個人の行動と個人間の相互作用情報を分析することによって同定できる。グループにおける個々のインタラクションは個々の表現により表現でき,個々の行動間の関係は個々の表現間の関係のモデリングにより解析できる。ミスマッチデータセットに関する方法の性能改善は,時間情報に基づく長短時間ネットワークと高レベル意味埋込みベクトルによる言語認識法の間で比較でき,2つの方法は,元のモデルを使用する方式と比較して,それぞれ,約12.6%と23.0%,性能改良によって,動径基底関数によるサポートベクターマシン分類法に基づく方式と比較して,それぞれ,約12.6%と23.0%改善した。Copyright 2022 Ruan Hui. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
