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Deep Learning in the Recognition of Activities of Daily Living Using Smartwatch Data.
Cavalcante, Ariany F; Kunst, Victor H de L; Chaves, Thiago de M; de Souza, Júlia D T; Ribeiro, Isabela M; Quintino, Jonysberg P; da Silva, Fabio Q B; Santos, André L M; Teichrieb, Veronica; da Gama, Alana Elza F.
Afiliação
  • Cavalcante AF; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50740-560, PE, Brazil.
  • Kunst VHL; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50740-560, PE, Brazil.
  • Chaves TM; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50740-560, PE, Brazil.
  • de Souza JDT; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50740-560, PE, Brazil.
  • Ribeiro IM; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50740-560, PE, Brazil.
  • Quintino JP; Projeto CIn-UFPE Samsung, Centro de Informática, Recife 50740-560, PE, Brazil.
  • da Silva FQB; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50740-560, PE, Brazil.
  • Santos ALM; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50740-560, PE, Brazil.
  • Teichrieb V; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50740-560, PE, Brazil.
  • da Gama AEF; Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife 50740-560, PE, Brazil.
Sensors (Basel) ; 23(17)2023 Aug 29.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37687949
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Atividades Cotidianas / Aprendizado Profundo Limite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Suíça
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