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摘要： - 人类活动识别（HAR）是一项具有巨大潜力的技术，利用来自智能手机和相机等各种设备的数据。它在诸如驾驶，清洁和游戏之类的日常活动中找到了应用程序，涉及站立，坐着，慢跑和打字等基本运动。对这些动作的准确识别对于有效的人类计算机相互作用系统至关重要。这项工作结合了一个HAR模块，以从数据信号中提取有价值的见解。IT使用机器学习（ML）模型来使用来自物联网可穿戴传感器的原始数据自动检测人类活动，包括MLP算法中的Adagrad和Elu等创新组合。使用统计指标（例如精度，精度，召回和F1得分）评估ML模型的性能，并与现有模型进行比较。
在人类活动中优化机器学习模型...
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