Adjunct Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on User Interface Software & Technology
Notice bibliographique
Résumé
We are very excited to welcome you to the 28th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST), held from November 8-11th 2015, in Charlotte, North Carolina, USA. UIST is the premier forum for the presentation of research innovations in the software and technology of human-computer interfaces. Sponsored by ACM's special interest groups on computer-human interaction (SIGCHI) and computer graphics (SIGGRAPH), UIST brings together researchers and practitioners from diverse areas including graphical & web user interfaces, tangible & ubiquitous computing, virtual & augmented reality, multimedia, new input & output devices, fabrication, wearable computing and CSCW. UIST 2015 received 297 technical paper submissions. After a thorough review process, the 39-member program committee accepted 70 papers (23.6%). Each anonymous submission that entered the full review process was first reviewed by three external reviewers, and a meta-review was provided by a program committee member. If, after these four reviews, the submission was deemed to pass a rebuttal threshold, we asked the authors to submit a short rebuttal addressing the reviewers' concerns. A second member of the program committee was then asked to examine the paper, rebuttal, and reviews, and to provide their own meta-review. The program committee met in person in Berkeley, California, USA on June 25th and 26th, 2015, to select which papers to invite for the program. Submissions were accepted only after the authors provided a final revision addressing the committee's comments. In addition to papers, our program includes two papers from the ACM Transactions on Computer-Human Interaction journal (TOCHI), as well as 22 posters, 45 demonstrations, and 8 student presentations in the eleventh annual Doctoral Symposium. Our program also features the seventh annual Student Innovation Contest. Teams from all over the world will compete in this year's contest, which focuses on blurring the lines between art and engineering and creating tools for robotic storytelling. UIST 2015 will feature two keynote presentations. The opening keynote will be given by Ramesh Raskar (MIT Media Lab) on extreme computational imaging. Blaise Aguera Y Arcas from Google will deliver the closing keynote on machine intelligence. We welcome you to Charlotte, a city full of southern hospitality. We hope that you will find the technical program interesting and thought-provoking. We also hope that UIST 2015 will provide you with enjoyable opportunities to engage with fellow researchers from both industry and academia, from institutions around the world.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,193 | 0,122 |
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 ».