論文の概要: VLDB 2021: Designing a Hybrid Conference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08069v1
- Date: Wed, 26 Jan 2022 15:39:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 14:59:06.744190
- Title: VLDB 2021: Designing a Hybrid Conference
- Title(参考訳): VLDB 2021:ハイブリッド会議を設計
- Authors: P{\i}nar T\"oz\"un and Felix Naumann and Philippe Bonnet and Xin Luna
Dong
- Abstract要約: 本稿では,VLDB 2021のハイブリッドフォーマットを重要な設計決定を通じてどのように定義したかを説明する。
私たちの目標は、この知識を、ハイブリッドなカンファレンスフォーマットをターゲットにしたカンファレンスオーガナイザたちと共有することにあります。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.06949074708552
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In 2020, while main database conferences one by one had to adopt a virtual
format as a result of the ongoing COVID-19 pandemic, we decided to hold VLDB
2021 in hybrid format. This paper describes how we defined the hybrid format
for VLDB 2021 going through the key design decisions. In addition, we list the
lessons learned from running such a conference. Our goal is to share this
knowledge with fellow conference organizers who target a hybrid conference
format as well, which is on its way to becoming the norm rather than the
exception. For readers who are more interested in the highlights rather than
details, a short version of this report appears in SIGMOD Record.
- Abstract(参考訳): 2020年、新型コロナウイルスのパンデミックの結果として、主要なデータベースカンファレンスが1つずつ仮想フォーマットを採用する必要がありましたが、私たちはVLDB 2021をハイブリッドフォーマットで開催することにしました。
本稿では,VLDB 2021のハイブリッドフォーマットを重要な設計決定を通じてどのように定義したかを説明する。
さらに,このようなカンファレンスの実施から学んだ教訓をリストアップする。
私たちの目標は、この知識を、ハイブリッドなカンファレンスフォーマットをターゲットにしたカンファレンスオーガナイザたちと共有することにあります。
詳細よりもハイライトにもっと興味がある読者のために、このレポートの短いバージョンがSIGMOD Recordに掲載されている。
関連論文リスト
- [Call for Papers] The 2nd BabyLM Challenge: Sample-efficient pretraining on a developmentally plausible corpus [81.34965784440176]
このCfPはBabyLM Challenge 2024-2025のルールを提供する。
課題の全体的目標は同じままです。
私たちは緩い線を紙の線で置き換える。
事前学習に関するルールを緩和します。
マルチモーダル・ヴィジュアル・アンド・ランゲージ・トラックを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-09T11:04:50Z) - A General Framework for Sequential Decision-Making under Adaptivity
Constraints [112.79808969568253]
適応性制約(まれなポリシースイッチ)とバッチ学習(バッチ学習)という2つの制約の下で、一般的なシーケンシャルな意思決定について検討する。
稀なポリシースイッチの制約に対して、バッチ数で$widetildemathcalO(sqrtK+K/B)$ regretを達成するアルゴリズムを提供する。
バッチ学習制約に対して、バッチ数で$widetildemathcalO(sqrtK+K/B)$ regretを提供するアルゴリズムを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T07:20:25Z) - Report on the Future of Conferences [1.0660480034605238]
2020年、仮想会議はほとんどキャンセルの代替となった。
パンデミックが沈静化している今、仮想会議の長所と短所を再評価する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T17:51:39Z) - ICDAR 2021 Competition on On-Line Signature Verification [29.8436776061712]
SVC 2021の目標は、一般的なシナリオにおけるオンライン署名検証システムの限界を評価することである。
SVC 2021で得られた結果は、ディープラーニング手法の可能性が高いことを証明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T19:33:46Z) - Data-to-text Generation with Macro Planning [61.265321323312286]
本稿では,マクロ計画段階のニューラルモデルと,従来の手法を連想させる生成段階を提案する。
提案手法は, 自動評価と人的評価の両面で, 競争ベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-04T16:32:57Z) - PublishInCovid19 at WNUT 2020 Shared Task-1: Entity Recognition in Wet
Lab Protocols using Structured Learning Ensemble and Contextualised
Embeddings [0.0]
Wet Lab Protocols上でのエンティティ認識の課題に対処するために,私たちが採用したアプローチについて述べる。
第1フェーズでは,様々な文脈の単語埋め込みとBiLSTM-CRFモデルを用いて実験を行った。
第2段階では,11種類のBiLSTM-CRFモデルからなるアンサンブルを生成する。
最終提案は, 部分的, 正確な一致に対して0.8175と0.7757のマイクロF1スコアを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T16:45:30Z) - Organizing Virtual Conferences through Mirrors: The ACM e-Energy 2020
Experience [4.104922436116807]
世界規模の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの出現により、学術会議を完全に仮想的に開催せざるを得なくなった。
これまでのカンファレンスでは、予算計画からサポート対象の仮想プラットフォームの選択に至るまで、数多くの課題が明らかになった。
我々は,学術会議のためのミラープログラムアプローチを提唱する。具体的には,会議プログラムを複数の並列(ミラー)プログラムで実行することで,各ミラープログラムが異なる時間帯に適合できるようにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-19T08:14:14Z) - Flexibility Is Key in Organizing a Global Professional Conference
Online: The ICPE 2020 Experience in the COVID-19 Era [59.9176321671712]
ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering 2020 の開催について
これらのカンファレンスをオンラインでどのように整理するか?
この記事では、彼らの成功の答えを要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T21:00:02Z) - Evo* 2020 -- Late-Breaking Abstracts Volume [0.0]
この巻には、2020年4月15日から17日まで、オンラインで行われたEvo* 2020カンファレンスに提出されたレイトブレーキング抽象化が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-14T19:37:34Z) - A Hierarchical Network for Abstractive Meeting Summarization with
Cross-Domain Pretraining [52.11221075687124]
本稿では,会議シナリオに適応する抽象的要約ネットワークを提案する。
提案手法は,長時間の会議記録に対応する階層構造と,話者間の差異を表現する役割ベクトルを設計する。
我々のモデルは、自動測定と人的評価の両方において、過去のアプローチよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-04T21:00:41Z)
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。