Artwork

Nội dung được cung cấp bởi New Books Network. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được New Books Network hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

Situate Your Research Focus inside a Wider-Reaching Direction

1:01:13
 
Chia sẻ
 

Manage episode 440000425 series 2917054
Nội dung được cung cấp bởi New Books Network. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được New Books Network hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Listen to this interview of Javier Cámara, Associate Professor, Department of Computer Science, University of Málaga, Spain. We talk about the paper Cámara et al. Quantitative Verification-Aided Machine Learning: A Tandem Approach for Architecting Self-Adaptive IoT Systems.

Javier Cámara : "Yes, it had been an option, at one point during revising, to have the preliminaries up in the paper before the overview of our approach was presented. However, we felt that presenting the preliminaries after we have presented the bird's eye view of our approach was going to provide our reader with a rationale for why each element is described and explained there. We wouldn't have established that sort of rationale if we'd presented those elements earlier, or to establish that, we would have needed to repeat quite a lot in the text."

Link to Cámara et al. Quantitative Verification-Aided Machine Learning: A Tandem Approach for Architecting Self-Adaptive IoT Systems

Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices

  continue reading

341 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 440000425 series 2917054
Nội dung được cung cấp bởi New Books Network. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được New Books Network hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Listen to this interview of Javier Cámara, Associate Professor, Department of Computer Science, University of Málaga, Spain. We talk about the paper Cámara et al. Quantitative Verification-Aided Machine Learning: A Tandem Approach for Architecting Self-Adaptive IoT Systems.

Javier Cámara : "Yes, it had been an option, at one point during revising, to have the preliminaries up in the paper before the overview of our approach was presented. However, we felt that presenting the preliminaries after we have presented the bird's eye view of our approach was going to provide our reader with a rationale for why each element is described and explained there. We wouldn't have established that sort of rationale if we'd presented those elements earlier, or to establish that, we would have needed to repeat quite a lot in the text."

Link to Cámara et al. Quantitative Verification-Aided Machine Learning: A Tandem Approach for Architecting Self-Adaptive IoT Systems

Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices

  continue reading

341 tập

Tất cả các tập

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh