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Artikel-Nr. 19724381


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Herausgeber: 
  • Nancy Green
  • Masayuki Numao
  • Matteo Baldoni
  • Cristina Baroglio
  • Floris Bex
  • Merlin Teodosia Suarez
  • Floriana Grasso
  • Mohammad-Reza Namazi-Rad
  • Principles and Practice of Multi-Agent Systems: International Workshops: IWEC 2014, Gold Coast, QLD, Australia, December 1-5, 2014, and CMNA XV and IW 
     

    (Buch)
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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 5-10 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Dezember 2016  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    affect-adaptivesystems / artificialintelligence(incl.robotics) / Cognition / collaborativefiltering / ComputationalModeling / Computer-Anwendungen in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften / Data Warehousing / distributedartificialintelligence
    ISBN:  9783319462172 
    EAN-Code: 
    9783319462172 
    Verlag:  Springer 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Serie:  Lecture Notes in Artificial Intelligence
    #9935 - Lecture Notes in Computer Science  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 11 mm 
    Gewicht:  283 gr 
    Seiten:  180 
    Bewertung: Titel bewerten / Meinung schreiben
    Inhalt:
    Cognitive Approach to Relevant Argument Generation.- Argumentation Mining in Parliamentary Discourse.- Modelling Argumentative Behaviour in Parliamentary Debates: Data Collection, Analysis and Test Case.- Automatically Detecting Fallacies in System Safety Arguments.- Modeling User Music Preference through Usage Scoring and User Listening Behavior for Generating Preferred Playlists.- Neural Prediction of the User's Mood from Visual Input.- A Conversational Agent to Shift Students' Affect State.- Comparing Affect Recognition in Peaks and Onset of Laughter.- Modeling Work Stress Using Heart Rate and Stress Coping Profiles.- Wizard-of-Oz Support Using a Portable Dialogue Corpus.- Identifying Significant Task-Based Predictors of Emotion in Learning.- Design of Populations in Symbiotic Evolution to Generate Chord Progression in Consideration of the Entire Music Structure.- Item-Based Learning for Music Emotion Prediction Using EEG Data.

      



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