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  Probabilistic Progress Bars

Kiefel, M., Schuler, C. J., & Hennig, P. (2014). Probabilistic Progress Bars. In J. Xiaoyi, J. Hornegger, & R. Koch (Eds.), Pattern Recognition. 36th German Conference, GCPR 2014. Proceedings (pp. 331-342). Cham et al.: Springer International Publishing AG.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Kiefel, Martin1, Autor           
Schuler, Christian J.1, Autor           
Hennig, Philipp1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf; Abt. Black
 Zusammenfassung: Predicting the time at which the integral over a stochastic process reaches a target level is a value of interest in many applications. Often, such computations have to be made at low cost, in real time. As an intuitive example that captures many features of this problem class, we choose progress bars, a ubiquitous element of computer user interfaces. These predictors are usually based on simple point estimators, with no error modelling. This leads to fluctuating behaviour confusing to the user. It also does not provide a distribution prediction (risk values), which are crucial for many other application areas. We construct and empirically evaluate a fast, constant cost algorithm using a Gauss-Markov process model which provides more information to the user.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2014-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: kiefel14gcpr
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: GCPR 2014. 36th German Conference on Pattern Recognition
Veranstaltungsort: Münster
Start-/Enddatum: 2014-09-02 - 2014-09-05

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Pattern Recognition. 36th German Conference, GCPR 2014. Proceedings
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Xiaoyi, Jiang, Herausgeber
Hornegger, Joachim, Herausgeber
Koch, Reinhard, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Cham et al. : Springer International Publishing AG
Seiten: 775 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 331 - 342 Identifikator: ISBN: 978-3-319-11752-2

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Springer
Seiten: - Band / Heft: 8753 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -