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Enregistrement W1779384219

Fusion multimodale pour les systemes d'interaction

2013· dissertation· fr· W1779384219 sur OpenAlexaff
Amar Ramdane-Chérif, Chakib Tadj, Ahmad Wehbi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and dialogue systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGestureHuman–computer interactionHuman–machine systemDomain (mathematical analysis)Multimodal interactionInteractive systems engineeringContext (archaeology)Artificial intelligenceUser experience designUser interface design
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers in computer science and computer engineering devote now a significant part of their efforts in communication and interaction between human and machine. Indeed, with the advent of real-time multimodal and multimedia processing, computer is no longer seen only as a calculation tool, but as a machine of communication processing, a machine that accompanies, assists or promotes many activities in daily life. A multimodal interface allows a more flexible and natural interaction between a user and a computing system. It extends the capabilities of this system to better match the natural communication means of human beings. In such interactive system, fusion engines are the fundamental components that interpret input events whose meaning can vary according to a given context. Fusion of events from various communication sources, such as speech, pen, text, gesture, etc. allow the richness of human-machine interaction. This research will allow a better understanding of the multimodal fusion and interaction, by the construction of a fusion engine using technologies of semantic web domain. The aim is to develop an expert fusion system for multimodal human-machine interaction that will lead to design a monitoring tool for normal persons, seniors and handicaps to ensure their support, at home or outside.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,016

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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