Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Nagesh, Supriya"'
Autor:
Nagesh, Supriya, Mishra, Nina, Naamad, Yonatan, Rehg, James M., Shah, Mehul A., Wagner, Alexei
Machine learning models perform well on several healthcare tasks and can help reduce the burden on the healthcare system. However, the lack of explainability is a major roadblock to their adoption in hospitals. \textit{How can the decision of an ML m
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.06325
Autor:
Xu, Maxwell A., Moreno, Alexander, Nagesh, Supriya, Aydemir, V. Burak, Wetter, David W., Kumar, Santosh, Rehg, James M.
Publikováno v:
Advances in Neural Information Processing Systems 35 (2022) 26874-26888
The promise of Mobile Health (mHealth) is the ability to use wearable sensors to monitor participant physiology at high frequencies during daily life to enable temporally-precise health interventions. However, a major challenge is frequent missing da
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.07514
Attention mechanisms take an expectation of a data representation with respect to probability weights. This creates summary statistics that focus on important features. Recently, (Martins et al. 2020, 2021) proposed continuous attention mechanisms, f
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.01222
Autor:
Nagesh, Supriya, Moreno, Alexander, Carpenter, Stephanie M., Yap, Jamie, Chatterjee, Soujanya, Lizotte, Steven Lloyd, Wan, Neng, Kumar, Santosh, Lam, Cho, Wetter, David W., Nahum-Shani, Inbal, Rehg, James M.
Ecological Momentary Assessments (EMAs) are an important psychological data source for measuring current cognitive states, affect, behavior, and environmental factors from participants in mobile health (mHealth) studies and treatment programs. Non-re
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2111.01193
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Xu, Maxwell Alexander, Moreno, Alexander, Nagesh, Supriya, Aydemir, Varol Burak, Wetter, David W., Kumar, Santosh, Rehg, James Mathew
The promise of Mobile health (mHealth) is the ability to use wearable sensors to monitor a person's physiology at high frequencies during daily life to enable temporally-precise health interventions. However, a major challenge is frequent missing dat
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6a00029d127429559e5286c956a258cc
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech & Signal Processing (ICASSP); 2016, p5400-5404, 5p
