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第条

检查基于传感器的人的可中断性统计模型的稳健性

出版:2004年4月25日出版历史

摘要

当前的系统经常会造成社交上尴尬的干扰,或者过分地要求关注,因为它们无法知道一个人是否忙碌,不应该被打扰。之前的工作已经检查了使用传感器和统计模型来估计办公环境中人的可中断性的可行性,但对于这种方法的稳健性还存在一些问题。本文研究了基于传感器的人的可中断性统计模型中鲁棒性的几个维度。我们表明,可以构建具有足够精度的真实传感器来驱动预测模型。我们还为比之前研究的更广泛的人群创建了统计模型。最后,我们检查了训练数据量对这些模型准确性的影响,并考虑了与不同传感器组合相关的权衡。总的来说,我们的分析表明,基于传感器的人的可中断性统计模型可以在各种情况下为各种办公室工作人员提供可靠的估计,并且可以与人一样或比人更准确地做到这一点。将这些模型集成到系统中可以支持人机交互和计算机中介通信方面的各种进步。

工具书类

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索引术语

  1. 检验基于传感器的人类可中断性统计模型的稳健性

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