Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anticipation-driven Adaptive Architecture for Assisted Living

論文の概要: Anticipation-driven Adaptive Architecture for Assisted Living

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15387v1
Date: Fri, 15 Oct 2021 20:55:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-07 15:14:58.265259
Title: Anticipation-driven Adaptive Architecture for Assisted Living
Title（参考訳）: 生活支援のための予測駆動型適応アーキテクチャ
Authors: Mihai Nadin, Asma Naz
Abstract要約: 予測表現は人間のパフォーマンスの基盤となる。医学的状態、特に老化は予測行動の低下をもたらす。特に、予測駆動適応環境は、医療や、そのような援助を求める人々のための生活支援において有益である可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Anticipatory expression underlies human performance. Medical conditions and, especially, aging result in diminished anticipatory action. In order to mitigate the loss, means for engaging still available resources (capabilities) can be provided. In particular, anticipation-driven adaptive environments could be beneficial in medical care, as well as in assisted living for those seeking such assistance. These adaptive environments are conceived to be individualized and individualizable, in order to stimulate independent action instead of creating dependencies.
Abstract（参考訳）: 予測表現は人間のパフォーマンスの基盤となる。医学的状態、特に老化は予測行動の低下をもたらす。損失を軽減するために、まだ利用可能なリソース(能力)をエンゲージする手段が提供される。特に、予測駆動適応環境は、医療だけでなく、そのような支援を求める人々のための生活支援にも有用である。これらの適応的な環境は、依存関係を作成する代わりに独立したアクションを刺激するために、個別化され、個別化できると考えられる。

関連論文リスト

AutoPal: Autonomous Adaptation to Users for Personal AI Companionship [39.03695909247373]
本稿では、パーソナルAIコンパニオンにおける自律的適応の必要性を強調する。エージェントのペルソナを制御可能かつ真正に調整できる階層型フレームワークであるAutoPalを考案する。実験はAutoPalの有効性を示し、AIコンパニオンにおける自律的適応性の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-20T03:02:38Z)
Adaptive Experiment Design with Synthetic Controls [79.69661880236293]
そこで我々は,多くのサブポピュレーションのうち,ポジティブな治療効果を有するサブポピュレーションを同定する探索的トライアル設計であるSyntaxを提案する。我々は,Syntaxの性能を検証し,実験を通じて従来の試行設計よりも有利になる可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-30T17:45:47Z)
Deliberative Context-Aware Ambient Intelligence System for Assisted Living Homes [0.6749750044497732]
この建築は、生活支援施設で負の感情に苦しむストレスのある高齢者を慰めるためのプランを提供する。検討機能は、コンテキスト対応の動的人間-ロボット相互作用を実現するために設計された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-16T12:56:03Z)
Deep Reinforcement Learning for Efficient and Fair Allocation of Health Care Resources [47.57108369791273]
医療資源の枯渇は、レーションの避けられない結果をもたらす可能性がある。医療資源割り当てプロトコルの普遍的な標準は存在しない。本稿では,患者の疾患進行と患者間の相互作用効果を統合するためのトランスフォーマーベースのディープQネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:28:06Z)
An Adaptive Optimization Approach to Personalized Financial Incentives in Mobile Behavioral Weight Loss Interventions [0.0]
私たちは、個人が異なるインセンティブスケジュールに対してどのように反応するかを予測することができる機械学習アプローチを作成します。我々は、この予測モデルを適応的なフレームワークで、参加者に支払うインセンティブを計算し、研究予算内に留まる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-01T23:59:23Z)
When to Ask for Help: Proactive Interventions in Autonomous Reinforcement Learning [57.53138994155612]
強化学習の長期的な目標は、世界で自律的に対話し学習できるエージェントを設計することである。重要な課題は、ロボットアームが物体をテーブルから押し出したときなど、外部からの援助を必要とする不可逆状態の存在である。本研究では,非可逆状態の検出と回避を効率よく学習し,エージェントが侵入した場合に積極的に支援を求めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-19T17:57:24Z)
Adaptive Identification of Populations with Treatment Benefit in Clinical Trials: Machine Learning Challenges and Solutions [78.31410227443102]
確定的臨床試験において,特定の治療の恩恵を受ける患者サブポピュレーションを適応的に同定する問題について検討した。サブポピュレーション構築のためのメタアルゴリズムであるAdaGGIとAdaGCPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-11T14:27:49Z)
The Introspective Agent: Interdependence of Strategy, Physiology, and Sensing for Embodied Agents [51.94554095091305]
本論では, 環境の文脈において, 自己能力を考慮した内省的エージェントについて論じる。自然と同じように、私たちは戦略を1つのツールとして再編成して、環境において成功させたいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-02T20:14:01Z)
Exploration and preference satisfaction trade-off in reward-free learning [3.4998703934432682]
共役前駆体を用いた選好学習機構を備えたモデルベースベイズエージェントを提案する。 OpenAI Gym FrozenLakeと3Dのミニワールド環境において、ボラティリティと非ボラティリティについて説明する。実験の結果,学習可能な(再帰的でない)嗜好は,探索と嗜好満足度とのトレードオフを伴っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-08T13:24:58Z)
Adaptation to Unknown Situations as the Holy Grail of Learning-Based Self-Adaptive Systems: Research Directions [3.7311680121118345]
我々は、未知の状況への適応は自己適応システムにとって究極の課題であると主張する。我々は、可能であったとしても、人間の監督を伴わずに、自分たちの行動を定義し、彼らの目標に適応するシステムを構築するべきかどうかを議論を締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-11T19:07:02Z)
Fairness, Welfare, and Equity in Personalized Pricing [88.9134799076718]
顧客特性に基づくパーソナライズ価格における公平性、福祉、株式の配慮の相互作用について検討する。選択ワクチンの価格補助金と、マイクロクレジットの下流結果に対するパーソナライズされた利率の影響の2つの設定において、パーソナライズされた価格の潜在的利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-21T01:01:56Z)

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。