論文の概要: The Inverse Transparency Toolchain: A Fully Integrated and Quickly Deployable Data Usage Logging Infrastructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04366v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 16:04:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 15:01:30.898489
• Title: The Inverse Transparency Toolchain: A Fully Integrated and Quickly Deployable Data Usage Logging Infrastructure
• Title（参考訳）: Inverse Transparency Toolchain: 完全に統合され、素早くデプロイ可能なデータ使用ログインフラストラクチャ
• Authors: Valentin Zieglmeier
• Abstract要約: 逆透明性は、従業員データのすべての使用を見える化することで実現される。 逆透過性を統合する研究と教育のコンテキストでは、このような必要なインフラストラクチャを作成することは困難です。 Inverse Transparency Toolchainはこのようなシナリオに対して柔軟なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inverse transparency is created by making all usages of employee data visible to them. This requires tools that handle the logging and storage of usage information, and making logged data visible to data owners. For research and teaching contexts that integrate inverse transparency, creating this required infrastructure can be challenging. The Inverse Transparency Toolchain presents a flexible solution for such scenarios. It can be easily deployed and is tightly integrated. With it, we successfully handled use cases covering empirical studies with users, prototyping in university courses, and experimentation with our industry partner.
• Abstract（参考訳）: 逆透明性は、従業員データのすべての使用を見える化することで実現される。 これは、利用情報のロギングと保存を処理し、ログされたデータをデータ所有者に可視化するツールを必要とする。 逆透過性を統合した研究と教育のコンテキストでは、必要なインフラストラクチャの構築が難しくなります。 Inverse Transparency Toolchainはこのようなシナリオに対して柔軟なソリューションを提供する。 簡単にデプロイでき、密に統合できる。 そこで本研究では,ユーザによる経験的学習,大学コースでのプロトタイピング,業界パートナによる実験を含むユースケースをうまく処理した。

関連論文リスト

• Flex: End-to-End Text-Instructed Visual Navigation with Foundation Models [59.892436892964376]
  本稿では,視覚に基づく制御ポリシを用いて,ロバストな閉ループ性能を実現するために必要な最小限のデータ要件とアーキテクチャ適応について検討する。 この知見はFlex (Fly-lexically) で合成され,VLM(Vision Language Models) をフリーズしたパッチワイド特徴抽出器として利用するフレームワークである。 本研究では,本手法が4段階のフライ・トゥ・ターゲットタスクにおいて有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T19:59:31Z)
• Spacewalker: Traversing Representation Spaces for Fast Interactive Exploration and Annotation of Unstructured Data [8.154222337476549]
  Spacewalkerは、複数のモダリティをまたいだデータの探索とアノテートのために設計されたインタラクティブなツールである。 Spacewalkerは、ユーザーがデータ表現を抽出し、低次元空間でそれらを視覚化することを可能にする。 その結果,潜伏空間を横断し,マルチモーダルクエリを実行するツールの能力は,利用者の関連データを素早く識別する能力を大幅に向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T10:14:01Z)
• AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool Usage via Contrastive Reasoning [93.96463520716759]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、精度と幻覚を高めるために外部ツールと知識を活用する際、印象的な能力を示した。 本稿では、LLMエージェントを最適化して提供されたツールを効果的に活用し、与えられたタスクのパフォーマンスを向上させる新しい自動化フレームワークであるAvaTaRを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T04:20:02Z)
• Transparent Object Tracking with Enhanced Fusion Module [56.403878717170784]
  我々は,我々の融合技術を用いて,透明物体追跡のための優れた結果を得る新しいトラッカーアーキテクチャを提案する。 我々の結果とコードの実装はhttps://github.com/kalyan05TOTEM.comで公開されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T03:52:09Z)
• Rethinking People Analytics With Inverse Transparency by Design [57.67333075002697]
  我々は、デザインによる逆透過性(inverse transparency)と呼ぶ、労働分析のための新しい設計手法を提案する。 アーキテクチャの変更はコア機能を阻害することなく行われます。 我々は、デザインによる逆透明性は、受け入れられ、責任ある人々の分析を実現するための有望なアプローチである、と結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T21:37:35Z)
• SemTUI: a Framework for the Interactive Semantic Enrichment of Tabular Data [0.0]
  SemTUIは、セマンティクスを使うことで、リッチ化プロセスを柔軟、完全、効果的にするためのフレームワークである。 タスク駆動のユーザ評価によって、SemTUIは理解でき、使いやすく、テーブルの充実をほとんど努力も時間もかからずに達成できることが証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T17:14:21Z)
• TIRA: An OpenAPI Extension and Toolbox for GDPR Transparency in RESTful Architectures [0.0]
  透明性は、どの個人データがどの目的で収集されたか、どのくらいの期間保存されたか、どの当事者が転送されたかに関する情報を提供する。 しかし、実際に透明性を実装するための技術的なアプローチは、まれに考慮される。 1) 透明性を重視したOpenAPI仕様の拡張で、ボトムアップ方式で、個々のサービス記述に透明性関連のアノテーションを組み込むことができ、2) 複数の相互依存サービス間で各情報を集約し、私たちのアプローチを自動CI/CDパイプラインに統合するための高階ツールセットを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T18:42:50Z)
• Trustworthy Transparency by Design [57.67333075002697]
  本稿では,ユーザ信頼とエクスペリエンスに関する研究を取り入れた,ソフトウェア設計のための透明性フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、その設計に透明性を取り入れたソフトウェアの開発を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T12:34:01Z)
• Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning [82.46332224556257]
  本稿では,知識グラフ補完タスクにおけるユーザインタラクションデータを活用することで,新たな逆学習手法を提案する。 我々のジェネレータはユーザインタラクションデータから分離されており、識別器の性能を向上させるのに役立ちます。 利用者の暗黙の実体的嗜好を発見するために,グラフニューラルネットワークに基づく精巧な協調学習アルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-28T05:47:33Z)

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。