論文の概要: EmpowerAbility: A portal for employment & scholarships for differently-abled
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11769v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 13:26:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 20:29:45.107451
- Title: EmpowerAbility: A portal for employment & scholarships for differently-abled
- Title(参考訳): エンパワーアクティビリティ:異なる能力を持つ雇用と奨学金のためのポータル
- Authors: Himanshu Raj, Shubham Kumar, Dr. J Kalaivani,
- Abstract要約: このプロジェクトは、多様な能力を持つ個人に権限を与える仕事と奨学金のポータルである。
成功物語、ユーザ中心の機能、実践的な機会を通じて、レジリエンスと傾倒を育みます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0140898354987353
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The internet has become a vital resource for job seekers in today's technologically advanced world, particularly for those with impairments. They mainly rely on internet resources to find jobs that fit their particular requirements and skill set. Though some disabled candidates receive prompt responses and job offers, others find it difficult to traverse the intricate world of job portals, the efficacy of this process frequently varies. This discrepancy results from a typical error: a failure to completely comprehend and utilize the accessibility features and functions that can significantly expedite and simplify the job search process for people with impairments.This project is a job and scholarship portal that empowers individuals with diverse abilities. Through inspiring success stories, user-centric features, and practical opportunities, it fosters resilience and inclusivity while reshaping narratives. This platform's dual-pronged strategy instills pride and offers real-world solutions, making a lasting impact on the lives it touches.
- Abstract(参考訳): インターネットは、今日の技術的に先進的な世界の求職者、特に障害のある人々にとって重要な資源となっている。
彼らは主に、特定の要件とスキルセットに適合する仕事を見つけるために、インターネットリソースに依存しています。
障害のある候補者の中には、即応の回答や求職提案を受ける者もいれば、複雑な求人ポータルを横切ることが難しい者もいるが、このプロセスの有効性は様々である。
この相違は、障害のある人のための求職プロセスを大幅に高速化し、簡素化できるアクセシビリティ機能や機能を完全に理解・活用できないという典型的な誤りから生じ、このプロジェクトは、多様な能力を持つ個人に権限を与える仕事と奨学金のポータルである。
成功物語、ユーザー中心の特徴、実践的な機会を通じて、物語を形作りながらレジリエンスと傾倒を育む。
このプラットフォームのデュアルプログレッシブ戦略は、プライドを具現化し、現実のソリューションを提供し、触れる生活に永続的な影響を与える。
関連論文リスト
- Making Data: The Work Behind Artificial Intelligence [0.0]
本稿では,ブラジルにおけるマイクロワークの実態を報告し,労働者の肖像画を提供する。
これは、現状の不安定化を克服するための、より広範な努力の一歩である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T08:12:24Z) - Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges [60.62904929065257]
大規模言語モデル(LLM)は、個々の要求を解釈することでこの問題を解決する可能性を提供する。
本稿では, 数学, 文章, プログラミング, 推論, 知識に基づく質問応答など, 教育能力に関する最近のLLM研究を概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-27T14:37:32Z) - Learning Diverse Skills for Local Navigation under Multi-constraint
Optimality [27.310655303502305]
本研究では,品質と多様性のトレードオフについて,制約付き最適化の観点から考察する。
我々は、異なる報酬によって定義される値関数に制約を課しながら、多様なポリシーを得ることができることを示す。
訓練されたポリシーは、本物の12-DoFの四足歩行ロボットSolo12によく伝達される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T21:21:21Z) - "Generate" the Future of Work through AI: Empirical Evidence from Online Labor Markets [4.955822723273599]
大規模言語モデル(LLM)に基づく生成AI(ChatGPTなど)は、人工知能(AGI)の第1世代と考えられている。
我々の論文は、労働市場に対するAIの影響と個人の反応に関する重要な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-09T19:45:00Z) - Machine Unlearning: A Survey [56.79152190680552]
プライバシ、ユーザビリティ、および/または忘れられる権利のために、特定のサンプルに関する情報をマシンアンラーニングと呼ばれるモデルから削除する必要がある特別なニーズが生まれている。
この新興技術は、その革新と実用性により、学者と産業の両方から大きな関心を集めている。
この複雑なトピックを分析したり、さまざまなシナリオで既存の未学習ソリューションの実現可能性を比較したりした研究はない。
この調査は、未学習のテクニックに関する卓越した問題と、新しい研究機会のための実現可能な方向性を強調して締めくくった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T10:18:36Z) - Learning Options via Compression [62.55893046218824]
そこで本研究では,スキル記述長に対するペナルティと,最大限の目標を組み合わさった新たな目的を提案する。
我々の目的は、最大化可能性のみから学んだスキルと比較して、下流のタスクを少ないサンプルで解くスキルを学ぶことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T22:34:59Z) - Choreographer: Learning and Adapting Skills in Imagination [60.09911483010824]
我々は、その世界モデルを利用して想像力のスキルを学び、適応するモデルベースのエージェントであるChoreographerを紹介する。
提案手法は探索とスキル学習のプロセスを切り離し,モデルの潜在状態空間におけるスキルの発見を可能にする。
Choreographerはオフラインデータからスキルを学ぶことができ、探索ポリシーと同時にデータを集めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-23T23:31:14Z) - Integrating Diverse Knowledge Sources for Online One-shot Learning of
Novel Tasks [6.021787236982658]
シミュレーションされたオフィス用移動ロボットにおいて,オンラインで学習するための多様な知識源を活用することの課題と効果について検討する。
Soar認知アーキテクチャで開発されたエージェントは、以下のドメイン知識とタスク知識のソースを使用する。
その結果、エージェントの多様な知識ソースのオンライン統合は、全体的なワンショットタスク学習を改善することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T21:53:15Z) - Discovering Generalizable Skills via Automated Generation of Diverse
Tasks [82.16392072211337]
本稿では,多種多様なタスクの自動生成による一般化可能なスキルの発見手法を提案する。
教師なしスキル発見の先行研究とは対照的に,本手法では各スキルをトレーニング可能なタスクジェネレータが生成するユニークなタスクとペアリングする。
生成したタスクにおけるロボットの動作に定義されたタスク判別器を共同で訓練し、多様性目標の低いエビデンスを推定する。
学習スキルは階層的な強化学習アルゴリズムで構成され、目に見えない目標タスクを解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-26T03:41:51Z) - Latent Skill Planning for Exploration and Transfer [49.25525932162891]
本稿では,この2つの手法を1つの強化学習エージェントに統合する方法について検討する。
テスト時の高速適応に部分的償却の考え方を活用する。
私たちは、困難なロコモーションタスクのスイートでデザイン決定のメリットを実演しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-27T18:40:03Z)
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。