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Enregistrement W2333701406 · doi:10.1061/40794(179)102

Speech — Enabled Handheld Computing for Fieldwork

2005· article· en· W2333701406 sur OpenAlexafffund
Irina Kondratova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and dialogue systems
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaU.S. Department of Transportation
Mots-clésMobile deviceComputer scienceMobile phoneStylusField (mathematics)Human–computer interactionMobile computingModalitiesMultimodal interactionMobile telephonyMultimediaPhoneMobile radioTelecommunicationsWorld Wide WebComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the advantages and challenges of using speech recognition on mobile devices, for field data collection and real-time communication. Multimodal and voice technology, for speech-enabled information retrieval and input, using mobile phones or handheld computing devices is explained. Multimodal technology enables more complete information communication and supports timely and effective decision-making. It also helps to overcome the limitations imposed by the small screen of mobile devices. The paper describes several prototype, industrial, mobile solutions developed for the field entry of data and real-time communication that utilize voice and multimodal interaction. In one of these projects, a field concrete inspector can enter inspection results using variable interaction modalities such as speech, stylus, or keyboard on a handheld device, or speech-only on a mobile phone. The author describes prototype applications developed, and presents several usage scenarios for field and maintenance applications, as well as for emergency response.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,235 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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