論文の概要: Framework for A Personalized Intelligent Assistant to Elderly People for
Activities of Daily Living
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07344v1
- Date: Tue, 29 Jun 2021 17:36:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-18 19:04:56.949049
- Title: Framework for A Personalized Intelligent Assistant to Elderly People for
Activities of Daily Living
- Title（参考訳）: 高齢者の日常生活活動におけるパーソナライズされた知的アシスタントの枠組み
- Authors: Nirmalya Thakur and Chia Y. Han
- Abstract要約: 本研究は,高齢者の日常生活活動を支援するパーソナライズド・インテリジェント・アシスタントの開発のための枠組みを提案する。
このフレームワークは、日々のルーチン、現在の情緒状態、ユーザー体験のアンダーライン化を考慮し、ユーザによって実行されるさまざまなタスクを分析し、アクティビティを推奨することができる。
その結果,特定のユーザをモデル化する際の性能精度は73.12%であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing population of elderly people is associated with the need to
meet their increasing requirements and to provide solutions that can improve
their quality of life in a smart home. In addition to fear and anxiety towards
interfacing with systems; cognitive disabilities, weakened memory, disorganized
behavior and even physical limitations are some of the problems that elderly
people tend to face with increasing age. The essence of providing
technology-based solutions to address these needs of elderly people and to
create smart and assisted living spaces for the elderly; lies in developing
systems that can adapt by addressing their diversity and can augment their
performances in the context of their day to day goals. Therefore, this work
proposes a framework for development of a Personalized Intelligent Assistant to
help elderly people perform Activities of Daily Living (ADLs) in a smart and
connected Internet of Things (IoT) based environment. This Personalized
Intelligent Assistant can analyze different tasks performed by the user and
recommend activities by considering their daily routine, current affective
state and the underlining user experience. To uphold the efficacy of this
proposed framework, it has been tested on a couple of datasets for modelling an
average user and a specific user respectively. The results presented show that
the model achieves a performance accuracy of 73.12% when modelling a specific
user, which is considerably higher than its performance while modelling an
average user, this upholds the relevance for development and implementation of
this proposed framework.
- Abstract（参考訳）: 高齢者の人口の増加は、その増加する要求を満たし、スマートホームにおける生活の質を向上させるソリューションを提供する必要性と関連している。
システムとの対面に対する恐怖と不安に加えて、認知障害、弱体化記憶、非組織的行動、さらには身体的制限さえも、高齢者が高齢化に直面する傾向にある問題である。
高齢者のニーズに対処し、高齢者のためのスマートで支援された生活空間を構築するためのテクノロジーベースのソリューションを提供することの本質は、多様性に対処して適応し、日々の目標の文脈でパフォーマンスを向上できるシステムの開発システムにある。
そこで本研究では,高齢者がIoT(Internet of Things, モノのインターネット)ベースの環境下で日常生活活動(ADL)を行うのを支援する,パーソナライズされた知能アシスタントを開発するためのフレームワークを提案する。
このパーソナライズされた知能アシスタントは、日々のルーチン、現在の情緒状態、およびユーザー体験のアンダーラインを考慮することで、ユーザの実行するさまざまなタスクを分析し、アクティビティを推奨することができる。
このフレームワークの有効性を維持するために、平均ユーザと特定のユーザをそれぞれモデリングするためのいくつかのデータセットでテストされている。
その結果、特定のユーザをモデル化する場合、平均的なユーザをモデル化しながら、そのパフォーマンスよりもかなり高い73.12%の精度が得られることが示され、このフレームワークの開発と実装の関連性が保たれている。
関連論文リスト
- Proactive Agent: Shifting LLM Agents from Reactive Responses to Active Assistance [95.03771007780976]
我々は、人間の指示なしにタスクを予測および開始できるプロアクティブエージェントを開発するという課題に取り組む。
まず,実世界の人的活動を収集し,前向きなタスク予測を生成する。
これらの予測は、ヒトのアノテータによって受け入れられるか拒否されるかのどちらかとしてラベル付けされる。
ラベル付きデータは、人間の判断をシミュレートする報酬モデルをトレーニングするために使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-16T08:24:09Z) - WorkArena++: Towards Compositional Planning and Reasoning-based Common Knowledge Work Tasks [85.95607119635102]
大型言語モデル(LLM)は人間のような知性を模倣することができる。
WorkArena++は、Webエージェントの計画、問題解決、論理的/論理的推論、検索、コンテキスト的理解能力を評価するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-07T07:15:49Z) - Towards Privacy-Aware and Personalised Assistive Robots: A User-Centred Approach [55.5769013369398]
この研究は、フェデレートラーニング(FL)のようなユーザー中心のプライバシーに配慮した技術のパイオニアである。
FLは機密データを共有せずに協調学習を可能にし、プライバシとスケーラビリティの問題に対処する。
この作業には、スマート車椅子アシストのためのソリューションの開発、ユーザの独立性の向上、幸福感の向上が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T13:14:08Z) - Smart Help: Strategic Opponent Modeling for Proactive and Adaptive Robot Assistance in Households [30.33911147366425]
Smart Helpは、多様な障害を持つ人間のエージェントに対して、積極的にかつ適応的なサポートを提供することを目的としている。
本稿では,主エージェントの能力と目標の微妙な理解を提供する,イノベーティブな対戦相手モデリングモジュールを紹介する。
この結果から,AIを組み込んだ支援ロボットが,脆弱なグループの健康向上に寄与する可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-13T13:03:59Z) - Smart Home Goal Feature Model -- A guide to support Smart Homes for
Ageing in Place [0.4864105587622174]
本報告では,家庭の老朽化を支援するために市販されているスマートホーム技術の概要について述べる。
我々は、高齢者医療施設や医療研究者がスマートホームに適応する際に使うアプローチを解決するために、構造化されたスマートホームゴール特徴モデル(SHGFM)を作成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T05:42:13Z) - Can Foundation Models Watch, Talk and Guide You Step by Step to Make a
Cake? [62.59699229202307]
AIの進歩にもかかわらず、インタラクティブなタスクガイダンスシステムの開発は依然として大きな課題である。
我々は、人間のユーザと人間のインストラクターとの自然なインタラクションに基づいて、新しいマルチモーダルベンチマークデータセット、ウォッチ、トーク、ガイド(WTaG)を作成しました。
いくつかの基礎モデルを活用して、これらのモデルが認識可能なタスクガイダンスに迅速に適応できるかを調査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T15:13:49Z) - Design, Development, and Evaluation of an Interactive Personalized
Social Robot to Monitor and Coach Post-Stroke Rehabilitation Exercises [68.37238218842089]
パーソナライズされたリハビリテーションのための対話型ソーシャルロボット運動指導システムを開発した。
このシステムは、ニューラルネットワークモデルとルールベースのモデルを統合し、患者のリハビリテーション運動を自動的に監視し、評価する。
我々のシステムは,新たな参加者に適応し,専門家の合意レベルに匹敵する,エクササイズを評価するための平均パフォーマンス0.81を達成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-12T17:37:04Z) - Leveraging Pretrained Representations with Task-related Keywords for
Alzheimer's Disease Detection [69.53626024091076]
アルツハイマー病(AD)は高齢者に特に顕著である。
事前学習モデルの最近の進歩は、AD検出モデリングを低レベル特徴から高レベル表現にシフトさせる動機付けとなっている。
本稿では,高レベルの音響・言語的特徴から,より優れたAD関連手がかりを抽出する,いくつかの効率的な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-14T16:03:28Z) - Framework for an Intelligent Affect Aware Smart Home Environment for
Elderly People [0.0]
高齢者の人口は過去数十年間で急速に増加しており、今後さらに増加すると予想されている。
人口の増加は、身体障害、認知的問題、記憶の弱化、非組織的行動などの問題により、その需要の増加と関連している。
本研究は,高齢者を対象とした知的影響意識環境の枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T17:34:16Z) - A Review of Assistive Technologies for Activities of Daily Living of
Elderly [0.0]
高齢者には、身体障害、認知障害、記憶の弱化、非組織的行動など、いくつかのニーズと要求がある。
スマートホームとスマートシティにおける高齢者介護支援生活サービスの実現には,様々な課題が存在する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-23T06:17:49Z)
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。