論文の概要: Key Lessons Learned from Working During Covid-19 on a Project in the
World's Biggest Refugee Camp
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12286v1
- Date: Sun, 22 Aug 2021 17:02:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 18:26:21.538804
- Title: Key Lessons Learned from Working During Covid-19 on a Project in the
World's Biggest Refugee Camp
- Title(参考訳): 新型コロナウイルス(covid-19)に感染した難民キャンプのプロジェクトから学んだ教訓
- Authors: Faheem Hussain and Suzana Brown
- Abstract要約: この研究は、ケーススタディ構造を用いて、コビッド19期の人道的プロジェクトに取り組むことの難しさを詳述する。
著者らは6つの特定の課題を特定し、これらの課題に対処するイノベーションを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5857406612420462
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Using a case study structure, this research-in-progress paper elaborates the
struggles of working on a humanitarian project during the Covid-19 period. The
authors identify six specific challenges and propose innovations to address
each of these challenges. The challenges are the following: supply chain,
design of solutions, human resource development, connectivity, and user data
collection. This unprecedented situation has been a testing ground for new
innovative solutions for work in conflict zones.
- Abstract(参考訳): この研究は、ケーススタディ構造を用いて、コビッド19期の人道的プロジェクトに取り組むことの難しさを詳述する。
著者らは6つの課題を特定し、これらの課題に対応するイノベーションを提案する。
サプライチェーン,ソリューションの設計,人材開発,接続性,ユーザデータ収集といった課題だ。
この前例のない状況は、紛争地帯で働くための新しい革新的なソリューションのテスト場となった。
関連論文リスト
- SUPER: Evaluating Agents on Setting Up and Executing Tasks from Research Repositories [55.161075901665946]
Superは、機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)の研究リポジトリを扱う研究者が直面する現実的な課題を捉えることを目的としている。
本ベンチマークでは,注釈付きエキスパートソリューションを用いたエンドツーエンド問題45,特定の課題に焦点をあてたエキスパートソリューションから導いた152,大規模開発のための602の問題を自動生成する。
我々は、最先端のアプローチが、最良のモデル(GPT-4o)でこれらの問題を解決するのに苦労していることを示し、エンド・ツー・エンドの16.3%と46.1%のシナリオを解決した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-11T17:37:48Z) - The VoxCeleb Speaker Recognition Challenge: A Retrospective [75.40776645175585]
VoxCeleb Speaker Recognition Challenges (VoxSRC)は、2019年から2023年にかけて毎年開催される一連の課題とワークショップである。
課題は主に、様々な環境下で話者認識とダイアリゼーションのタスクを評価した。
私たちは、これらの課題について、彼らが何を探求したのか、課題参加者によって開発された方法、そしてそれらがどのように進化したのかをレビューします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-27T08:57:31Z) - Competition-Level Problems are Effective LLM Evaluators [121.15880285283116]
本稿では,Codeforcesにおける最近のプログラミング問題の解決において,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を評価することを目的とする。
まず,問題の発生時間,難易度,遭遇したエラーの種類など,様々な側面を考慮して,GPT-4の望ましくないゼロショット性能を総合的に評価する。
驚くべきことに、GPT-4のTheThoughtivedのパフォーマンスは、2021年9月以降、あらゆる困難と種類の問題に対して一貫して問題が減少するような崖を経験している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T18:58:57Z) - The Robust Semantic Segmentation UNCV2023 Challenge Results [99.97867942388486]
本稿では,ICCV 2023で実施されたMUAD不確実性定量化問題に対処するために用いられる勝利解について概説する。
この課題は、都市環境におけるセマンティックセグメンテーションを中心に、特に自然の敵対的なシナリオに焦点を当てた。
本報告では, 最先端の不確実性定量化手法からインスピレーションを得た19件の論文を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T08:20:03Z) - An Exploratory Study on the Evidence of Hackathons' Role in Solving OSS
Newcomers' Challenges [54.56931759953522]
我々はOSSプロジェクトに参加する際、新参者が直面する課題を理解し、議論することを目指している。
これらの課題にどのようにハッカソンが使われたかを示す証拠を収集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T15:40:19Z) - NeurIPS Competition Instructions and Guide: Causal Insights for Learning
Paths in Education [15.014508164142075]
参加者は、時系列データを用いた教育の文脈における機械学習における2つの基本的な因果的課題に対処する。
1つ目は、構成物が学習の最小要素として定義される異なる構成物間の因果関係を特定することである。
2つ目の課題は、ある構造を学ぶことが他の構造に対する質問に答える能力に与える影響を予測することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T10:13:17Z) - IGLU 2022: Interactive Grounded Language Understanding in a
Collaborative Environment at NeurIPS 2022 [63.07251290802841]
協調環境における対話型接地言語理解(IGLU: Interactive Grounded Language Understanding)を提案する。
競争の第一の目的は、対話型エンボディエージェントの開発方法の問題にアプローチすることである。
この研究課題は、NeurIPSコミュニティと非常に関係のある2つの研究分野に自然に関連があるが、限定的ではない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T06:12:48Z) - Codeathon Activity: A Design Prototype for Real World Problems [0.0]
180人の大学生を対象に,既存のコビッドウイルスのパンデミック状況において重要な現実問題に対するソリューションの分析と設計に焦点をあてる仮想コーパストン活動を実施した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-22T10:19:43Z) - Designing Emergency Response Pipelines : Lessons and Challenges [1.9613821286172088]
私たちは、この領域での経験から学んだ、私たちが特定した課題と教訓を強調します。
緊急対応管理は、予測、リソース割り当て、ディスパッチといったいくつかのステージとサブプロブレムから構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T04:04:15Z) - Challenges in Combating COVID-19 Infodemic -- Data, Tools, and Ethics [36.203933386216534]
我々は、研究者や実践者が本能的に貢献と支援を望んでいる新型コロナウイルスのインフォデミックとの戦いにおいて、3つの重要な課題を提示する。
これら3つの課題が,集団知恵やクラウドソーシング,共同研究によって効果的に対処できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T22:41:02Z)
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。