論文の概要: The Ballmer Peak: An Empirical Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10002v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 16:16:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-21 19:54:47.204472
• Title: The Ballmer Peak: An Empirical Search
• Title（参考訳）: バルマーのピーク:実証的な検索
• Authors: Twm Stone, Jaz Stoddart,
• Abstract要約: Ballmer Peak」の概念は2007年に初めて提案され、超人的プログラミング能力を示す非常に特殊な血液アルコール含量が存在すると仮定した。 コーディング能力評価のための業界標準を用いて,このようなピークを探索し,アルコールの量の違いがパフォーマンスに与える影響を概観した。 p 0.001では、少量のアルコール(わずか2杯)がプログラミング能力に有意な効果があることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The concept of a 'Ballmer Peak' was first proposed in 2007, postulating that there exists a very specific blood alcohol content which confers superhuman programming ability. More generally, there is a commonly held belief among software engineers that coding is easier and more productive after a few drinks. Using the industry standard for assessment of coding ability, we conducted a search for such a peak and more generally investigated the effect of different amounts of alcohol on performance. We conclusively refute the existence of a specific peak with large magnitude, but with p < 0.001 find that there was a significant positive effect to a low amount of alcohol - slightly less than two drinks - on programming ability.
• Abstract（参考訳）: Ballmer Peak」の概念は2007年に初めて提案され、超人的プログラミング能力を示す非常に特殊な血液アルコール含量が存在すると仮定した。 より一般的には、コーディングは少し飲んだ後により簡単で生産性の高いものであるという、ソフトウェアエンジニアの間では、一般的に信じられている信念がある。 コーディング能力評価のための業界標準を用いて,このようなピークを探索し,アルコールの量の違いがパフォーマンスに与える影響を概観した。 p < 0.001で、低量のアルコール(わずか2杯)がプログラミング能力に有意な効果があることが判明した。

関連論文リスト

• Enhanced Detection of Transdermal Alcohol Levels Using Hyperdimensional Computing on Embedded Devices [34.718604475406515]
  私たちは、スマートフォン、スマートウェアラブル、IoTデプロイメントに実用的なジャスト・イン・タイムの介入アプローチを設計しています。 我々は、様々なHDC符号化設計を探求し、それらを様々なHDC学習モデルと組み合わせて、モバイルデバイスに最適な、実現可能なアプローチを作成する。 精度は89%で,現状よりも12%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T23:32:08Z)
• High Expectations: An Observational Study of Programming and Cannabis Intoxication [10.628808257929627]
  一部のプロフェッショナルは、仕事関連のタスクでもプログラミングしながら、定期的に大麻を使用します。 大麻のプログラミングへの影響は様々であり、しばしば矛盾する。 本稿では,大麻がプログラミング能力に与える影響について,初めて制御された観察的研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T14:26:05Z)
• Merging Experts into One: Improving Computational Efficiency of Mixture of Experts [71.44422347502409]
  スパースミキチャー・オブ・エキスパート(MoE)は、パラメータの小さなサブセットをアクティベートすることでコストを削減することができる。 計算コストを大幅に高めることなく、より多くの専門家を追加するという利点を維持できるだろうか? そこで我々は,textbftexttMerging Experts into One (MEO) という計算効率のよい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T13:28:42Z)
• Regularization-Based Methods for Ordinal Quantification [49.606912965922504]
  順序の場合、すなわち n>2 クラスの集合上で全順序が定義される場合について研究する。 本稿では,従来のアルゴリズムよりも優れた正規化OQアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T16:04:06Z)
• Beer2Vec : Extracting Flavors from Reviews for Thirst-Quenching Recommandations [1.0805520579293748]
  クラフトビールの分析に焦点をあてたユニークなデータセットを用いて,本アルゴリズムを提案する。 実験的な観点からは、ビールのベクターが意味のあるレコメンデーションを生成するために、味のエンコード方法と、いかに有用かを説明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T13:33:23Z)
• Under-Approximating Expected Total Rewards in POMDPs [68.8204255655161]
  我々は、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)において、ゴール状態に達するための最適な総報酬を考える。 我々は、MILP(mixed-integer linear programming)を用いて、そのような最小限の確率シフトを見つけ、実験により、我々の手法がかなりうまく拡張可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-21T16:43:03Z)
• Searching for More Efficient Dynamic Programs [61.79535031840558]
  本稿では,プログラム変換の集合,変換プログラムの効率を評価するための単純な指標,およびこの指標を改善するための探索手順について述べる。 実際に、自動検索は初期プログラムの大幅な改善を見出すことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T20:52:55Z)
• On Hyperspectral Unmixing [25.389709949084814]
  著者はJos'e Bioucas-Dias氏のハイパースペクトルアンミックス(HU)への重要な貢献をレビューしている。 本稿では、Jos'e Bioucas-Dias氏のハイパースペクトルアンミックス(HU)に対する重要な貢献についてレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-27T09:30:57Z)
• A Measure of Research Taste [91.3755431537592]
  生産性と味の両方に報いる引用に基づく尺度を提案する。 提示された尺度capは、出版物とその量の影響のバランスをとる。 本研究では, 生物学, 計算機科学, 経済学, 物理分野の研究者を対象に, capの特性を解析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T18:01:47Z)
• Best-First Beam Search [78.71330480725668]
  本研究では,ビームサーチの標準実装を10倍高速に実現可能であることを示す。 ダウンストリーム性能の面でも同様に有益な探索バイアスを有するBest-First Beam Searchのメモリ再生版を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T05:56:01Z)
• Smart Inference for Multidigit Convolutional Neural Network based Barcode Decoding [2.7318464889045524]
  この研究は、ポータブルデバイス上で実行可能なディープ畳み込みニューラルネットワークを用いて、デコード問題を解決することを目的としている。 我々は,本手法を活発にテストするために,様々な困難な条件下で実捕えられた1Dバーコードの大規模な実用的なデータセットを作成してきた。 実験の結果、SIの有効性を95.85%の精度で証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T04:30:34Z)

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。