Typing Task(타자 작업)란 무엇입니까?
Typing Task 타자 작업 - The wearable switch contributed to the improvement of sitting posture and reduction of neck burden during the typing task at the speed equivalent to that using the previous method in a child with mixed type of cerebral palsy exhibiting choreoathetotic movements and bilateral spasticity. [1] The perceived discomfort, comfort, and ease of use by the computer users were also evaluated followed by calculating the efficiency of the typing task in each incline. [2] Students write significantly faster with a computer than with handwriting (18,411 ≥ t ≥ 14,279; p= ,000 and the average difference rate is 3-400 graphemes), but it is also true that children who perform poorly in handwriting would underperform in typing tasks as well and vice versa (,872 ≥ r ≥ ,744). [3] A typing task and a drawing task were designed in order to assess the interaction performance of the interface in daily use. [4] This study focuses on deep learning approaches in the common plant phenotyping task of leaf counting. [5] Method: This study featured a between-subjects design where participants either completed a typing task that depleted self-control resources or a standard typing task that did not require self-control before performing a vigilance task. [6] Participants (n = 20) performed a 10-minute randomised reading and typing task while sitting on the SC, SB and ST. [7] The two-step approach to generating training data is a promising method to streamline deep learning approaches for plant disease detection, and for complex plant phenotyping tasks in general. [8] 6% increase in (cross-validated) calibration AUC for a single channel of EEG, and 54% increase in the ITR in a typing task. [9] To compare error detection in MI and motor execution (ME), ten-finger typists and hunt-and-peck typists performed a copy-typing task. [10] CONCLUSION PARAFAC2 can be applied to unsupervised temporal phenotyping tasks where precise definitions of different phenotypes are absent, and lengths of patient records are varying. [11] Participants performed reading and typing tasks with a laptop with and without wearing the wearable device to compare the results. [12] OBJECTIVE Our objective is to develop algorithms for encoding clinical text into representations that can be used for a variety of phenotyping tasks. [13] We report the success of the first open-access dataset suitable for ML in image-based plant phenotyping suitable for machine learning, fuelling a true interdisciplinary symbiosis, increased awareness, and steep performance improvements on key phenotyping tasks. [14] METHODS Nineteen participants performed a typing task with and without the wearable sensor in the sitting and standing positions. [15] Information in the clinical notes of the electronic health record of trauma patients may be used for phenotyping tasks with natural language processing (NLP) and supervised machine learning. [16] Twelve human subjects performed a computer-based reading and typing task and provided subjective responses on various luminous environments, which were created by adjusting interior venetian blinds and electric lighting fixtures. [17] It was interesting that working memory and fluid intelligence had similar correlations for the typing task (r =. [18]웨어러블 스위치는 안무변형 운동과 양측 강직을 보이는 혼합형 뇌성마비 아동에서 기존 방법과 동일한 속도로 타이핑 작업 시 앉은 자세 개선 및 목 부담 감소에 기여하였다. [1] 컴퓨터 사용자가 느끼는 불편함, 편안함, 사용 편의성도 평가한 후 각 경사면에서 타이핑 작업의 효율성을 계산했습니다. [2] 학생들은 필기보다 컴퓨터로 훨씬 더 빨리 글을 쓰지만(18,411 ≥ t ≥ 14,279; p= ,000, 평균 차이율은 3-400 자소임), 필기를 잘 못하는 아이들은 타자 작업을 제대로 수행하지 못하는 것도 사실입니다. 또한 그 반대의 경우도 마찬가지입니다(,872 ≥ r ≥ ,744). [3] 일상생활에서 인터페이스의 상호작용 성능을 평가하기 위해 타이핑 작업과 그리기 작업을 설계하였다. [4] 이 연구는 잎 계산의 일반적인 식물 표현형 작업에서 딥 러닝 접근 방식에 중점을 둡니다. [5] 방법: 이 연구는 참가자가 경계 작업을 수행하기 전에 자제력을 고갈시키는 타이핑 작업 또는 자제가 필요하지 않은 표준 타이핑 작업을 완료한 피험자 간 디자인을 특징으로 합니다. [6] 참가자(n = 20)는 SC, SB 및 ST에 앉아 10분 동안 무작위 읽기 및 타이핑 작업을 수행했습니다. [7] 훈련 데이터를 생성하는 2단계 접근 방식은 일반적으로 식물 질병 감지 및 복잡한 식물 표현형 작업을 위한 딥 러닝 접근 방식을 간소화하는 유망한 방법입니다. [8] EEG의 단일 채널에 대한 (교차 검증) 교정 AUC가 6% 증가하고 타이핑 작업에서 ITR이 54% 증가합니다. [9] MI와 모터 실행(ME)의 오류 감지를 비교하기 위해 열 손가락 타이피스트와 헌트 앤 펙 타이피스트가 복사 타이핑 작업을 수행했습니다. [10] 결론 PARAFAC2는 다양한 표현형에 대한 정확한 정의가 없고 환자 기록의 길이가 다양한 감독되지 않은 시간 표현형 작업에 적용될 수 있습니다. [11] 참가자들은 결과를 비교하기 위해 웨어러블 기기를 착용한 상태와 착용하지 않은 상태에서 노트북으로 읽기 및 타이핑 작업을 수행했습니다. [12] 목적 우리의 목표는 다양한 표현형 작업에 사용할 수 있는 표현으로 임상 텍스트를 인코딩하는 알고리즘을 개발하는 것입니다. [13] 우리는 머신 러닝에 적합한 이미지 기반 식물 표현형에서 ML에 적합한 최초의 공개 액세스 데이터 세트의 성공을 보고하고, 진정한 학제 간 공생을 촉진하고, 주요 표현형 작업에 대한 인식 향상 및 급격한 성능 향상을 촉진합니다. [14] 행동 양식 19명의 참가자는 앉거나 서 있는 자세에서 웨어러블 센서가 있거나 없는 입력 작업을 수행했습니다. [15] 외상 환자의 전자 건강 기록에 대한 임상 기록의 정보는 자연어 처리(NLP) 및 감독된 기계 학습을 통한 표현형 작업에 사용될 수 있습니다. [16] 12명의 인간 피험자가 컴퓨터 기반의 읽기 및 타이핑 작업을 수행하고 실내 베네치안 블라인드와 전기 조명 기구를 조정하여 생성된 다양한 조명 환경에 대해 주관적인 응답을 제공했습니다. [17] 작업 기억과 유동 지능이 타이핑 작업(r =. [18]