Zobrazeno 1 - 10
of 691 987
pro vyhledávání: '"Supervise"'
Existing truth inference methods in crowdsourcing aim to map redundant labels and items to the ground truth. They treat the ground truth as hidden variables and use statistical or deep learning-based worker behavior models to infer the ground truth.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.13268
Transfer learning has long been a key factor in the advancement of many fields including 2D image analysis. Unfortunately, its applicability in 3D data processing has been relatively limited. While several approaches for point cloud transfer learning
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.17869
Autor:
Davydov, Andrey, Sidnev, Alexey, Sanakoyeu, Artsiom, Chen, Yuhua, Salzmann, Mathieu, Fua, Pascal
When enough annotated training data is available, supervised deep-learning algorithms excel at estimating human body pose and shape using a single camera. The effects of too little such data being available can be mitigated by using other information
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.02736
Autor:
Michael, Julian, Mahdi, Salsabila, Rein, David, Petty, Jackson, Dirani, Julien, Padmakumar, Vishakh, Bowman, Samuel R.
As AI systems are used to answer more difficult questions and potentially help create new knowledge, judging the truthfulness of their outputs becomes more difficult and more important. How can we supervise unreliable experts, which have access to th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.08702
Publikováno v:
International Journal of Educational Management and Development Studies, Vol 5, Iss 3, Pp 198-220 (2024)
The purpose of this study was to explore the readiness of the Internal School Quality Assurance Teams (ISQATs) to supervise instruction in Tanzanian public secondary schools. The study employed a qualitative approach, and data were collected through
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c340895a36ee4b4da658159385a4983d
Publikováno v:
Field Robotics, 3:837-881, 2023
An open research question has been whether a single human can supervise a true heterogeneous swarm of robots completing tasks in real world environments. A general concern is whether or not the human's workload will be taxed to the breaking point. Th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.00102
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.
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.