Attribute-Driven Design of Incremental Learning Component of a Ubiquitous Multimodal Multimedia Computing System
Notice bibliographique
Résumé
System design using attribute-driven design (ADD) means that system requirements, including functional and quality requirements and constraints, are considered as drivers in the design process that yields the system's conceptual software architecture. The output architecture satisfies not only that the functional requirements but also the important qualities the system must possess. In ADD, the secondary qualities are satisfied within the constraints of achieving the most important ones. In this paper, we detail the design of our system's machine learning (ML) component using ADD. Tactics and primitives to achieve system qualities (i.e. performance, security, availability, modifiability, and usability) are essayed in this paper. The ML component of our system is responsible for (1) determining the appropriate media and modalities based on user context, (2) finding the replacement to a failed/missing device or modality, and (3) providing the context suitability of newly-added media or modality. The ML component's knowledge acquisition is incremental; it keeps its previously-earned knowledge in its knowledge database (KD) and appends newly-acquired ones onto it. The ML component makes the system intelligent, adaptive and fault-tolerant. This work on ML-based media and modality selection is our original contribution to the domain of intelligent pervasive human-machine interface
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».