Fugu-MT 論文翻訳(概要): How Users Employ Workarounds in Software Forms

関連論文リスト

Toward Inclusive Low-Code Development: Detecting Accessibility Issues in User Reviews [4.116734692256577]
ローコードアプリケーションは、カラーブラインドやロービジョンのような視覚障害のあるユーザーを意図せずに排除することができる。我々は、アクセシビリティ関連レビューと非アクセシビリティ関連レビューからなる、ローコードアプリケーションレビューの包括的なデータセットを構築した。提案したハイブリッドモデルは,アクセシビリティ関連問題の検出において精度とF1スコアを78%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-27T02:54:28Z)
Interactive Agents to Overcome Ambiguity in Software Engineering [61.40183840499932]
AIエージェントは、あいまいで不明確なユーザー指示に基づいて、タスクを自動化するためにますますデプロイされている。不安定な仮定をし、明確な質問をしないことは、最適以下の結果につながる可能性がある。対話型コード生成設定において,LLMエージェントが不明瞭な命令を処理する能力について,プロプライエタリモデルとオープンウェイトモデルを評価して検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-18T17:12:26Z)
From Bugs to Benefits: Improving User Stories by Leveraging Crowd Knowledge with CrUISE-AC [0.0]
我々は,CrUISE-ACを,問題を調査し,与えられたユーザストーリーに対する非自明な追加受け入れ基準を生成する完全自動化手法として提示する。評価の結果,生成した受け入れ基準の80～82%がユーザストーリーに関連性のある要件を付加していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-25T11:44:24Z)
Quantifying User Coherence: A Unified Framework for Cross-Domain Recommendation Analysis [69.37718774071793]
本稿では,レコメンデーションシステムを理解するための新しい情報理論手法を提案する。 9つのデータセットで7つのレコメンデーションアルゴリズムを評価し、測定値と標準的なパフォーマンス指標の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-03T13:02:07Z)
OXN -- Automated Observability Assessments for Cloud-Native Applications [0.0]
実験ツールの概念実証実装として, 可観測性 eXperiment eNgine (OXN) を提案する。 OXNはChaos Engineeringに似た任意の障害をアプリケーションに注入できるが、可観測性の設定を変更するユニークな機能もある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-12T19:04:13Z)
Exploring Data Management Challenges and Solutions in Agile Software Development: A Literature Review and Practitioner Survey [4.45543024542181]
ソフトウェア製品とその開発に関連するデータを管理することは、ソフトウェアプロジェクトやアジャイルチームにとって大きな課題となる。これには、さまざまなソースからのデータを統合し、継続的な変更と適応の中でデータ品質を保証することが含まれる。この論文はアジャイルプロジェクトのデータ管理の課題と潜在的な解決策を体系的に検討している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-01T10:07:12Z)
Causal Structure Representation Learning of Confounders in Latent Space for Recommendation [6.839357057621987]
ユーザの過去のフィードバックからユーザの好みを推測することは,レコメンデーションシステムにおいて重要な問題である。我々は、共同創設者の影響を考慮し、潜在分野におけるユーザー嗜好から引き離し、相互依存をモデル化するために因果グラフを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-02T08:46:07Z)
Diagnosis, Feedback, Adaptation: A Human-in-the-Loop Framework for Test-Time Policy Adaptation [20.266695694005943]
ポリシーは新しい環境にポリシーがデプロイされたときに発生する状態と報酬の変化によって、しばしば失敗する。データ拡張は、エージェントの観察におけるタスク非関連の変化にモデルを不変にすることで、ロバスト性を高めることができる。本稿では,ユーザからのフィードバックを直接活用して,タスク関連概念をパーソナライズする対話型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-12T17:55:08Z)
Identifying Characteristics of the Agile Development Process That Impact User Satisfaction [3.3748063434734843]
本研究の目的は,ユーザの満足度に影響を与えるアジャイル開発プロセスの特徴を明らかにすることである。ユーザ満足度の向上,開発チームのモチベーション,適切な作業単位の設定能力,作業ルールの適切性,コードメンテナンス性の向上は,ユーザ満足度の向上と相関するものとして考慮すべきものだ。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-06T08:09:14Z)
Re-thinking Data Availablity Attacks Against Deep Neural Networks [53.64624167867274]
本稿では、未学習例の概念を再検討し、既存のロバストな誤り最小化ノイズが不正確な最適化目標であることを示す。本稿では,計算時間要件の低減による保護性能の向上を図った新しい最適化パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-18T04:03:51Z)
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)
Assisting Human Decisions in Document Matching [52.79491990823573]
我々は,意思決定者のパフォーマンスを向上する支援情報の種類を評価するためのプロキシマッチングタスクを考案した。ブラックボックスモデルによる説明を提供することで,マッチング作業におけるユーザの精度が低下することが判明した。一方,タスク固有のデシラタに密接に対応するように設計されたカスタムメソッドは,ユーザのパフォーマンス向上に有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-16T17:45:20Z)
Straggler-Resilient Personalized Federated Learning [55.54344312542944]
フェデレーション学習は、プライバシと通信の制限を尊重しながら、クライアントの大規模なネットワークに分散されたサンプルからのトレーニングモデルを可能にする。これら2つのハードルを同時に処理する理論的なスピードアップを保証する新しいアルゴリズム手法を開発した。提案手法は,すべてのクライアントのデータを用いてグローバルな共通表現を見つけ,各クライアントに対してパーソナライズされたソリューションにつながるパラメータの集合を学習するために,表現学習理論からのアイデアに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-05T01:14:46Z)
Uncertainty Minimization for Personalized Federated Semi-Supervised Learning [15.123493340717303]
我々は,データ関連クライアント(ヘルパーエージェント)からのラベリング支援を部分的にラベル付けまたは未ラベルのクライアントが求めることのできる,新しい半教師付き学習パラダイムを提案する。実験により,提案手法は部分ラベル付きデータを用いた他の関連する研究よりも優れた性能と安定な収束が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-05T04:41:27Z)
Detecting and Quantifying Malicious Activity with Simulation-based Inference [61.9008166652035]
本稿では,レコメンデーションアルゴリズムと相互作用する正規および悪意のあるユーザのモデルを用いて,悪意のあるユーザ識別実験を行う。本稿では,ユーザやグループの影響を定量化するためのシミュレーションに基づく新しい尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-06T03:39:24Z)
A Field Guide to Federated Optimization [161.3779046812383]
フェデレートされた学習と分析は、分散化されたデータからモデル(あるいは統計)を協調的に学習するための分散アプローチである。本稿では、フェデレート最適化アルゴリズムの定式化、設計、評価、分析に関する勧告とガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-14T18:09:08Z)
Leveraging Expert Consistency to Improve Algorithmic Decision Support [62.61153549123407]
建設のギャップを狭めるために観測結果と組み合わせることができる情報源として,歴史専門家による意思決定の利用について検討する。本研究では,データ内の各ケースが1人の専門家によって評価された場合に,専門家の一貫性を間接的に推定する影響関数に基づく手法を提案する。本研究は, 児童福祉領域における臨床現場でのシミュレーションと実世界データを用いて, 提案手法が構成ギャップを狭めることに成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-24T05:40:29Z)
A Human-in-the-Loop Approach based on Explainability to Improve NTL Detection [0.12183405753834559]
本研究では,NTL(Non-Technical Losses)を検出するために教師付きモデルを用いた実システムにおける問題を軽減するための,ループ内の人間的アプローチについて説明する。このアプローチは、人間の知識(例えば、データ科学者や会社の利害関係者)と、トレーニングプロセス中にシステムを導く説明的手法によって提供される情報を利用する。その結果, 精度, 解釈可能性, 堅牢性, 柔軟性の点で, 導出予測モデルの方が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-28T16:04:07Z)
Unsupervised Model Personalization while Preserving Privacy and Scalability: An Open Problem [55.21502268698577]
本研究では,非教師なしモデルパーソナライゼーションの課題について検討する。この問題を探求するための新しいDual User-Adaptation Framework(DUA)を提供する。このフレームワークは、サーバ上のモデルパーソナライズとユーザデバイス上のローカルデータ正規化に柔軟にユーザ適応を分散させる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-30T09:35:12Z)
Dirichlet uncertainty wrappers for actionable algorithm accuracy accountability and auditability [0.5156484100374058]
本研究では,不確実性の尺度を用いて出力予測を充実させるラッパーを提案する。結果の不確実性に基づいて、より確実な予測を選択する拒絶制度を提唱する。その結果,ラッパーが計算した不確実性の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-29T11:05:47Z)

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