Acm umap 2019 convocatoria de ponencias ¿Qué es el etanol?

Las recomendaciones personalizadas generadas por computadora se han convertido en una característica generalizada del mundo en línea de hoy. Los sistemas de recomendación subyacentes están diseñados para ayudar a los usuarios y proveedores de varias maneras. Desde el punto de vista de un usuario, por ejemplo, estos sistemas ayudan a los consumidores a encontrar cosas relevantes dentro de grandes colecciones de artículos. Por otro lado, desde la perspectiva de un proveedor, los recomendadores también han demostrado ser herramientas valiosas para dirigir el comportamiento del consumidor. Desde una perspectiva técnica, el diseño de tales sistemas requiere la consideración cuidadosa de varios aspectos, incluida la elección del enfoque de modelado del usuario, el algoritmo de recomendación subyacente y la interfaz del usuario. El objetivo de esta pista es proporcionar un foro para que los investigadores y profesionales discutan los desafíos abiertos, el significado de las últimas soluciones sobre ética en inglés y los nuevos enfoques de investigación en el campo de los sistemas de recomendación. Además de los aspectos técnicos mencionados anteriormente, los trabajos también son particularmente bienvenidos, ethereum classic, etc., que abordan cuestiones relacionadas con la percepción del usuario y el valor comercial de los sistemas de recomendación.

La tecnología hipermedia adaptativa y la web adaptativa exploran alternativas al enfoque tradicional de “talla única para todos” en el desarrollo de sistemas web e hipermedia. Los sistemas hipermedia adaptativos y web adaptativos construyen un modelo de los intereses, preferencias y conocimientos de cada usuario individual, y utilizan este modelo para adaptar el comportamiento de los sistemas hipermedia y web a las necesidades de ese usuario. La web semántica con frecuencia sirve como una infraestructura para habilitar sistemas web adaptables y personalizados. La tecnología web semántica se enfoca en el uso de semánticos y metadatos explícitos para ayudar a los sistemas web a realizar la funcionalidad deseada: esto implica el uso de datos vinculados de la web, el uso de ontologías en modelos o el uso de metadatos en las interfaces de usuario, así como El uso de ontologías para la integración de la información. El objetivo de esta pista es proporcionar un foro para que los investigadores debatan sobre problemas de investigación abiertos, soluciones sólidas, desafíos más recientes, aplicaciones novedosas y enfoques de investigación innovadores en hipermedia adaptativa y web semántica.

Las interfaces de usuario inteligentes tienen como objetivo mejorar la interacción entre los sistemas informáticos y la raza y la etnicidad en los usuarios humanos de los Estados Unidos por medio de inteligencia artificial. Los sistemas soportan y complementan diferentes tipos de habilidades que normalmente no están disponibles en el contexto de la cognición solo para humanos. Trabajos anteriores han encontrado que los seres humanos no siempre toman las mejores decisiones posibles cuando trabajan juntos con sistemas informáticos. Al diseñar e implementar formas mejoradas de apoyo para la colaboración interactiva entre los tomadores de decisiones humanos y los sistemas, podemos habilitar los procesos de toma de decisiones que aprovechan mejor las fortalezas de ambos colaboradores. De manera más general, esta pista de investigación se puede caracterizar explorando cómo hacer que la interacción entre computadoras y personas sea más inteligente y productiva, lo que puede aprovechar soluciones de interacción hombre-computadora, extracción de datos, procesamiento de lenguaje natural, visualización de información y representación y razonamiento de conocimiento.

La web social está en continuo crecimiento y las plataformas sociales son una parte fundamental de nuestra vida. La comunicación mediada se está convirtiendo en la principal forma de comunicación para los jóvenes, y los adultos siguen en mayor número. En la comunicación en línea, la ética de lo que comemos se enriquece cada vez más con el uso de memes, imágenes, audio y video, aunque el lenguaje (textual y oral) sigue siendo una herramienta fundamental con la que las personas interactúan, transmiten sus opiniones, construyen y determinan su identidad social. Los datos de registro de vida (e.G., salud, estado físico, alimentos) también están creciendo en la red social. Este tipo de fuente de información personal, recopilada para uso privado a través de dispositivos personales, a menudo se comparte en comunidades en línea. Estas tendencias abren nuevos desafíos para la investigación: cómo aprovechar el poder de la inteligencia colectiva y los datos personales cuantificados en las plataformas sociales en línea para identificar las identidades sociales, cómo explotar los hilos de retroalimentación continua y cómo mejorar la experiencia del usuario individual en la web social.

En general, existe una “fusión” continua entre los seres humanos y la tecnología para obtener los sistemas de billetera de ethereum. La integración continua de dispositivos en nuestra vida cotidiana fomenta la integración de la tecnología en el aprendizaje humano. Con la tecnología ganando cada vez más datos e inteligencia, está surgiendo una nueva era de aprendizaje adaptativo mejorado por tecnología. En consecuencia, las interacciones entre alumnos, profesores y tecnología son cada vez más complejas. El aprendizaje se posiciona como un proceso humano complejo que involucra aspectos cognitivos, metacognitivos, motivacionales, afectivos y psicomotores que interactúan con el contexto de aprendizaje. Las soluciones tecnológicas inteligentes son una ética cada vez más capaz de identificar y modelar las necesidades de los alumnos en estos cinco aspectos y, en consecuencia, proporcionar un soporte personalizado que puede mejorar la eficacia, la eficiencia y la satisfacción de las experiencias de aprendizaje.

La investigación actual en inteligencia artificial combinada con la ciencia de la información y el análisis de aprendizaje brindan nuevas oportunidades para reconocer y respaldar de manera efectiva las necesidades individuales de los estudiantes y organizar la colaboración y el aprendizaje en el aula con soluciones de aprendizaje inteligentes, y aumentar a los maestros en situaciones de aprendizaje combinado. El objetivo de esta pista es poner en primer plano la complejidad sistemática del aprendizaje humano y utilizar enfoques analíticos sistemáticos para medir, diagnosticar y apoyar el aprendizaje humano con tecnologías. Esto abarca no solo los entornos educativos formales, sino también los requisitos de aprendizaje a lo largo de toda la vida (incluida la capacitación en el lugar de trabajo), así como la adquisición de entornos de aprendizaje informales (e.G., en actividades diarias, juegos serios, deportes, atención médica, bienestar, etc.).

Para abordar el amplio espectro de problemas y desafíos de modelado que se pueden plantear, las contribuciones de varias áreas de investigación son bienvenidas. Por lo tanto, lo que vale hoy ethereum, esta pista invita a investigadores, desarrolladores y profesionales de diversas disciplinas a presentar sus innovadoras soluciones de aprendizaje adaptativo, compartir la experiencia adquirida y discutir los principales desafíos de modelado para el aprendizaje adaptativo mejorado por tecnología.

Los investigadores y desarrolladores de sistemas adaptativos tienen la responsabilidad social de preocuparse por sus usuarios. Esto implica construir, mantener, evaluar y estudiar sistemas adaptativos que sean justos, transparentes, y el drama etíope protege la privacidad de los usuarios. Invitamos a los artículos que estudian, en el contexto de UMAP, los temas de privacidad (así como los medios innovadores para resolver problemas de privacidad a través de algoritmos, interfaces u otros medios técnicos o no técnicos), equidad (que abarca el espectro desde la equidad algorítmica hasta implicaciones sociales de los sistemas adaptativos), y la transparencia (como un concepto de usabilidad del sistema, así como un medio para resolver problemas de privacidad y equidad). Más allá de esto, alentamos a los autores a enviar a esta pista cualquier trabajo que se adhiera o promueva la idea general de "Sistemas adaptativos que cuidan ”.

Los sistemas de acceso a la música (por ejemplo, los sistemas de búsqueda, recuperación y recomendación) han experimentado un auge en la última década debido a la disponibilidad de enormes catálogos de música para los usuarios, en cualquier lugar y en cualquier momento. Estos sistemas registran información sobre el comportamiento del usuario en términos de acciones en elementos de música, como reproducción, salto o creación y modificación de listas de reproducción. Como resultado, se ha recopilado una gran cantidad de usuarios y datos de uso y está disponible para empresas y académicos, lo que permite crear perfiles de los usuarios y crear y mejorar el acceso personalizado a la música. Esta pista aborda los desafíos no resueltos en esta área relacionados con la comprensión y el modelado del usuario, la personalización en los sistemas de recomendación y recuperación, el contexto de uso del modelado y la adaptación de las interfaces interactivas de música inteligente. Esta pista tiene como objetivo proporcionar un foro para investigadores y profesionales para las últimas investigaciones sobre modelado y personalización de usuarios para encontrar, crear e interactuar con la música.

Los crecientes problemas de salud y los crecientes costos de tratamiento significan que los sistemas tecnológicos son cada vez más importantes para la salud global. Los sistemas personalizados, adaptados a las necesidades y comportamientos de los pacientes individuales, son uno de los enfoques prometedores para la promoción de la salud al fomentar el cambio en el estilo de vida, administrar programas de tratamiento y brindar a los médicos y otros proveedores de atención médica una retroalimentación individual detallada. Los desafíos para desarrollar tales sistemas, que modelan las necesidades y preferencias del usuario, así como el conocimiento médico adecuado para brindar asistencia y recomendaciones, son abundantes. Las diversas tecnologías que potencialmente podrían aparecer en las soluciones son igualmente amplias, desde sistemas de inteligencia artificial hasta sensores, desde computación móvil, realidad aumentada y visualización, hasta minería en la web u otras corrientes de datos para aprender sobre problemas de salud y el comportamiento del usuario. En este tema invitamos a los académicos que trabajan la descarga de películas etíopes en estas áreas o áreas relacionadas para contribuir al discurso sobre cómo la tecnología puede promover la salud. El objetivo de esta pista es proporcionar un foro para que los investigadores discutan problemas de investigación abierta, soluciones sólidas, los últimos desafíos, aplicaciones novedosas y enfoques de investigación innovadores y, al hacerlo, fortalezcan a la comunidad de investigadores que trabajan en salud personalizada y atraen a representantes de diversos orígenes académicos. Desde informática y ciencias de la información hasta salud pública, epidemiología, psicología, medicina, nutrición y buena forma física.

La conferencia 2019 de modelado, adaptación y personalización de usuarios de ACM (ACM UMAP) incluirá documentos revisados ​​por pares de alta calidad relacionados con las áreas clave anteriores. Manteniendo la alta calidad y el impacto de la serie ACM UMAP, cada documento tendrá tres revisiones de adaptadores de puente Ethernet por parte de los miembros del comité del programa y una meta-revisión que presenta la opinión consensual de los revisores; el proceso de revisión será coordinado por los coordinadores del programa en colaboración con los coordinadores de área correspondientes

Documentos largos (8 páginas + referencias) y cortos (4 páginas + referencias) en el estilo de ACM revisados ​​por pares, originales y de principios de investigación que abordan la teoría y la práctica de UMAP y los trabajos de ethoslab que muestran un uso innovador de UMAP y exploran los beneficios y Los desafíos de aplicar la tecnología UMAP en aplicaciones y contextos de la vida real son bienvenidos.

Los artículos largos deben presentar informes originales de nuevas técnicas de investigación, hallazgos y aplicaciones de UMAP. Deben ubicar el trabajo dentro del campo e indicar claramente los aspectos innovadores. Los procedimientos de investigación y los métodos técnicos se deben presentar con suficiente detalle para garantizar el escrutinio y la reproducibilidad. Los resultados deben comunicarse claramente y las implicaciones de los aportes / hallazgos para UMAP y más allá deben discutirse explícitamente.

La separación de los documentos largos y cortos se aplicará estrictamente para que los papeles no compitan en las categorías de reproductores de mp3 de música etíope, sino solo dentro de cada categoría. Los artículos que reciben puntuaciones altas y son considerados prometedores por los revisores, pero que no hicieron el recorte de aceptación, se dirigirán a la sesión de pósteres de la conferencia y se los invitará a volver a enviar como carteles.

LOS AUTORES TOMAN NOTA: la fecha de publicación oficial es la fecha en que los procedimientos están disponibles en la biblioteca digital de ACM. Esta fecha puede ser hasta dos semanas antes del primer día de su conferencia. La fecha de publicación oficial afecta la fecha límite para cualquier solicitud de patente relacionada con el trabajo publicado. (para aquellas conferencias raras cuyos procedimientos se publican en la biblioteca digital de ACM después de que termine la conferencia, la fecha de publicación oficial sigue siendo el primer día de la conferencia.) fechas importantes

banner