Proceedings of the First International Workshop on Internet-Scale Multimedia Management
Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the 2014 First ACM International Workshop on Internet-Scale Multimedia Management -- WISMM'14, co-located with the 2014 ACM International Conference on Multimedia. This workshop was inspired by the observation that every day people create and consume massive amounts of multimedia information and data by engaging with various mobile Internet services. With a wide variety of multimedia information and data around us being aggregated over time, the Internet is getting increasingly information centric. We are experiencing an age of increasing demands on how to host people's online engagements and how to augment people's lives in the physical world with more personalized smart services. This workshop is designed to bring researchers and practitioners from academia and industry together to discuss and share perspectives on a key characteristic of multimedia information and data which is that their scale is massive and requires a technological infrastructure that can naccommodate rapid processing, large-scale storage, and flexible analysis of multi-structured data. The mission of the workshop is to share interesting methods and approaches relating to various aspects in the collection, management and processing of large-scale structured and unstructured multimedia information and data. The call for papers attracted 18 full submissions and 6 short submissions from countries around the world including Italy, Singapore, Austria, Japan, China, Germany, France, Canada, the United States, and Mexico. From among all the received submissions, we selected 6 full papers which will be organized into two sessions, and 6 short papers which will be presented in a separate poster session. We also enthusiastically encourage the workshop participants to attend the two keynote talk presentations. These valuable and insightful talks will aid in our understanding and provide food for thought for future developments related to the workshop topics: Storytelling with Big Multimedia Data, Ramesh Jain (University of California, Irvine) Pushing Image Recognition in the Real World -- Towards Recognizing Millions of Entities, Xian-Sheng Hua (Microsoft Research, Redmond)
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».