Filtry
wszystkich: 9
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (8)
Wyniki wyszukiwania dla: ANNOTATION VERIFICATION
-
Architektura Systemów Komputerowych
Potencjał BadawczyGłówną tematyką badawczą podejmowaną w Katedrze jest rozwój architektury aplikacji i systemów komputerowych, w szczególności aplikacji i systemów równoległych i rozproszonych. "Architecture starts when you carefully put two bricks together" - stwierdza niemiecki architekt Ludwig Mies von der Rohe. W przypadku systemów komputerowych dotyczy to nie cegieł, a modułów sprzętowych lub programowych. Przez architekturę systemu komputerowego...
-
Emotions in Human-Computer Interaction Research Group (EMORG)
Potencjał Badawczy* rozpoznawanie emocji użytkownika (ang. emotion elicitation) * reprezentację informacji o emocjach użytkownika (ang. emotion representation/ affect modelling) i zarządzanie nimi * ekspresję emocji lub reakcję na emocje przez programy np. przez wirtualne postaci (ang. affect expression) * wybrane zastosowania to badanie użyteczności oprogramowania rozszerzone o aspekty emocjonalne * badania wzorców behawioralnych w połączeniu...
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Potencjał Badawczy* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (1)
Wyniki wyszukiwania dla: ANNOTATION VERIFICATION
-
Laboratorium Innowacyjnych Zastosowań Informatyki
Oferta BiznesowaBadania nad użytecznością i jakością oprogramowania w różnych zastosowaniach, w szczególności rozpoznawanie emocji użytkowników komputerów oraz badanie użyteczności oprogramowania i doświadczenia użytkownika aplikacji.
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (2)
Wyniki wyszukiwania dla: ANNOTATION VERIFICATION
-
Collaborative Data Acquisition and Learning Support
PublikacjaWith the constant development of neural networks, traditional algorithms relying on data structures lose their significance as more and more solutions are using AI rather than traditional algorithms. This in turn requires a lot of correctly annotated and informative data samples. In this paper, we propose a crowdsourcing based approach for data acquisition and tagging with support for Active Learning where the system acts as an...
-
Improving medical experts’ efficiency of misinformation detection: an exploratory study
PublikacjaFighting medical disinformation in the era of the pandemic is an increasingly important problem. Today, automatic systems for assessing the credibility of medical information do not offer sufficient precision, so human supervision and the involvement of medical expert annotators are required. Our work aims to optimize the utilization of medical experts’ time. We also equip them with tools for semi-automatic initial verification...