Proceedings of the 7th ACM SIGMM international workshop on Multimedia information retrieval
Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the 7th ACM SIGMM International Workshop on Information Retrieval -- MIR'05. This year's workshop continues its tradition of being the premier forum for presentation of research results and experience reports on leading edge issues of multimedia information retrieval, including models, systems, applications, and theory. The mission of the workshop is to share novel multimedia information retrieval solutions that fulfill the needs of heterogeneous applications and environments and identify new directions for future research and development. MIR gives researchers and practitioners a unique opportunity to share their perspectives with others interested in the various aspects of multimedia information retrieval.The call for papers attracted 47 submissions to regular sessions from Asia, Europe, South America, Australia, Canada, and the United States. The program committee accepted 21 (10 oral and 11 poster) papers. There are two invited special sessions on Machine Learning for Visual Information Retrieval, and Multimedia Information Retrieval: and Real-world Applications. The workshop program covers a variety of topics, including image/video indexing, annotation, and retrieval, web-based searching and mining, learning techniques, and real world applications. In addition, the program includes a panel on Multimedia Information Retrieval: What is it and Why isn't Anyone Using It? and keynote speeches by Ramesh Sarukkai from Yahoo! Inc. on Video Search: Opportunities & Challenges and Wei-Ying Ma from Microsoft Research Asia on From Relevance to Intelligence: Toward Next Generation Web Search. We hope that these proceedings will serve as a valuable reference for MIR researchers and developers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,057 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».