論文の概要: Use and Adaptation of Open Source Software for Capacity Building to
Strengthen Health Research in Low- and Middle-Income Countries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14233v1
- Date: Thu, 28 May 2020 18:51:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 02:39:55.222992
- Title: Use and Adaptation of Open Source Software for Capacity Building to
Strengthen Health Research in Low- and Middle-Income Countries
- Title（参考訳）: 低所得国と中所得国における健康研究の強化に向けたオープンソースソフトウェアの利用と適応
- Authors: Stefan Hochwarter, Salla Atkins, Vinod K. Diwan, Nabil Zary
- Abstract要約: ARCADEプロジェクトは、革新的な教育技術を用いてアフリカとアジアの健康研究を強化することを目的としていた。
本稿ではARCADEプロジェクトにおける研究について報告する。
本研究は、リソース制約設定におけるビデオ会議の課題に対処することに焦点を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38711489380602804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Health research capacity strengthening is of importance to reach health
goals. The ARCADE projects' aim was to strengthen health research across Africa
and Asia using innovative educational technologies. In the four years of the EU
funded projects, challenges also of technical nature were identified. This
article reports on a study conducted within the ARCADE projects. The study
focused on addressing challenges of video conferencing in resource constrained
settings and was conducted using action research. As a result, a plugin for the
open source video conferencing system minisip was implemented and evaluated.
The study showed that both the audio and video streams could be improved by the
introduced plugin, which addressed one technical challenge.
- Abstract（参考訳）: 健康研究能力の強化は健康目標を達成するために重要である。
ARCADEプロジェクトは、革新的な教育技術を用いてアフリカとアジアの健康研究を強化することを目的としていた。
EUが資金提供した4年間で、技術的にも課題が特定された。
本稿ではARCADEプロジェクトにおける研究について報告する。
本研究は,資源制約設定におけるビデオ会議の課題を解決することに焦点を当て,アクションリサーチを用いて実施した。
その結果、オープンソースのビデオ会議システムであるminisipのプラグインを実装し評価した。
研究によると、オーディオとビデオの両方のストリームは、導入したプラグインによって改善される可能性がある。
関連論文リスト
- O1 Replication Journey: A Strategic Progress Report -- Part 1 [52.062216849476776]
本稿では,O1 Replication Journeyに具体化された人工知能研究の先駆的アプローチを紹介する。
我々の方法論は、長期化したチームベースのプロジェクトの不規則性を含む、現代のAI研究における重要な課題に対処する。
本稿では,モデルにショートカットだけでなく,完全な探索プロセスの学習を促す旅行学習パラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T15:13:01Z) - Clinical Insights: A Comprehensive Review of Language Models in Medicine [1.5020330976600738]
この研究は、LLMの基盤技術から、ドメイン固有モデルやマルチモーダル統合の最新の発展まで、その進化を辿っている。
本稿では、これらの技術が臨床効率を高めるための機会と、倫理、データプライバシ、実装の観点からそれらがもたらす課題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T15:59:33Z) - Artificial Intelligence for Public Health Surveillance in Africa: Applications and Opportunities [0.0]
本稿では、大陸の公衆衛生監視におけるAIの適用について検討する。
我々の論文は、AIが病気のモニタリングと健康状態を改善する可能性を強調している。
アフリカの公衆衛生システムにAIが広く採用されるには、大きな障壁が指摘されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-05T15:48:51Z) - Networking Systems for Video Anomaly Detection: A Tutorial and Survey [55.28514053969056]
ビデオ異常検出(VAD)は人工知能(AI)コミュニティにおける基本的な研究課題である。
本稿では,各種深層学習駆動型VAD経路の基本前提,学習フレームワーク,適用シナリオについて述べる。
我々は、産業用IoTおよびスマート都市における最新のNSVAD研究と、デプロイ可能なNSVADのためのエンドクラウド共同アーキテクチャを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T02:00:44Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z) - Current Status and Trends of Engineering Entrepreneurship Education in
Australian Universities [6.376165394167309]
本研究は,オーストラリアの大学におけるEEE(Engineering Entrepreneurship Education)の現状と今後の展望を明らかにするものである。
発見は、リソース制限のような課題を明らかにし、経験的学習や業界のパートナーシップのようなソリューションを提案します。
これらの知見は、調整されたEEEの重要性を強調し、教育戦略とカリキュラム開発を伝え、世界中の教育者や政策立案者に利益をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T05:23:28Z) - Semantic Web in Healthcare: A Systematic Literature Review of
Application, Research Gap, and Future Research Avenues [0.0]
この体系的な文献レビューは、医療システムにおけるセマンティックウェブの過去の知見を評価し、批判することを目的としている。
65の論文を見て、eサービス、病気、情報管理、フロンティア技術、規制条件の5つのテーマを思いついた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-19T23:41:45Z) - NTIRE 2021 Challenge on Quality Enhancement of Compressed Video: Dataset
and Study [95.36629866768999]
本稿では, NTIRE 2021チャレンジの最先端手法について, 映像強調のための新しいデータセットを提案する。
この課題は、3つのコンペティション、数百の参加者、数十のソリューションで、この方向の最初のNTIREチャレンジです。
NTIRE 2021の課題は圧縮ビデオの品質向上の最先端技術であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-21T22:18:33Z) - Learnings from Frontier Development Lab and SpaceML -- AI Accelerators
for NASA and ESA [57.06643156253045]
AIとML技術による研究は、しばしば非同期の目標とタイムラインを備えたさまざまな設定で動作します。
我々は、NASAとESAの民間パートナーシップの下で、AIアクセラレータであるFrontier Development Lab(FDL)のケーススタディを実行する。
FDL研究は、AI研究の責任ある開発、実行、普及に基礎を置く原則的な実践に従う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-09T21:23:03Z) - A Systematic Review of Natural Language Processing for Knowledge
Management in Healthcare [0.6193838300896449]
本研究の目的は,NLPの可能性,特にNLPが医療領域における知識管理プロセスをどのようにサポートするかを明らかにすることである。
本稿では、医療分野における知識の創出、獲得、共有、適用の方法について、最先端のNLP研究を包括的に調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-17T17:50:50Z) - Explore, Discover and Learn: Unsupervised Discovery of State-Covering
Skills [155.11646755470582]
情報理論的スキル発見の代替手法として,'Explore, Discover and Learn'(EDL)がある。
本稿では,EDLがカバレッジ問題を克服し,学習スキルの初期状態への依存を減らし,ユーザが学習すべき行動について事前定義できるようにするなど,大きなメリットがあることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-10T10:49:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。