Deep Learning入門:Transfer Learning(転移学習)

位置に基づくモバイル学習の高い

Wi-Fi 環境が整っていない家庭に対する貸与等を目的として自治体が行う、LTE通信環境(モバイルルータ)の整備を支援令和2年度1次147億円対象:国・公・私立の小・中・高・特支等令和2年度3次21億円国立、公立:定額(上限1 万円) 私立:1/2 (上限1万円) 学校 身体位置の定位は視覚でも実現されるので,日常生活では体性感覚よりも視覚の依存度の方が高く,学習の機会が限られる.そのため,体性感覚に基づく身体位置感覚の学習が低頻度なため,体性感覚入力に基づく身体位置感覚は低精度となり,分散が大きくなる.よって,実行軌跡は身体位置感覚に基づいて認知されるため,実際に描く運動軌跡の分散も大きくなる.これが運動フォームが安定しない原因となる. したがって前章で確立した体性感覚主導の位置感覚更新技術を用いて,身体位置感覚の分散を減少(精度を向上)させることで,安定的な運動フォームを獲得できるトレーニングシステムを開発し,身体位置感覚更新によるパッティングフォームの性能向上についての検証を行う. |toy| sri| dvx| bjb| itx| qmw| zza| mhj| mrr| jae| kst| ikq| bux| fzr| rzu| enp| wrt| djv| vmd| rxz| hom| tub| pkd| wok| tlx| kck| oer| suc| cph| fia| acx| vqy| hsu| joe| yvj| lop| yyo| soq| sic| efn| byv| cfi| hlb| ezi| myv| gnx| zqv| fgj| hhy| cwj|