Saftie Camera
100+
Prenosi
Primerno za vse
info
O tej aplikaciji
Ta aplikacija je prizadevanje za zmanjšanje smrtnih primerov, povezanih s samozavestjo. To
kamera v realnem času analizira sliko, ki jo vidijo, in dražljaje
uporabnik, če prikaže prizor, da je nevaren. Aplikacija naredi ta sklep
z uporabo tehnik globokega učenja. Ne priporočamo nobenemu uporabniku, da gre
izključno na podlagi poteze, ki jo prikazuje aplikacija. Namesto drsenja
naj bi povečal ozaveščenost uporabnika. Čeprav smo naredili našo
da bi bil model sklepanja robusten za motnje, morajo biti
tako lažne pozitivne kot lažne negativne posledice v naših sklepih. Predlagamo
uporabnik deluje v takih primerih odgovorno. Če menite, da je dražljaje
moti, klikni na prezrto in aplikacija te ne bo ponovila. Ostani
varno, medtem ko klikneš samopomoč. To delo temelji na našem raziskovalnem delu:
+ Nanda, V., Lamba, H., Agarwal, D., Arora, M., Sachdeva, N. in Kumaraguru, P. Stopi ubijanja! Uporaba globokega učenja za prepoznavanje nevarnih samozavesti. Sprejeto na 9. mednarodni delavnici o modeliranju socialnih medijev (MSM'2018) Uporaba strojnega učenja in AI za modeliranje socialnih medijev. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/stop-killfies-webconf18.pdf
+ Lamba, H., Bharadhwaj, V., Vachher, M., Agarwal, D., Arora, M., Sachdeva, N., Kumaraguru, P. Od Camera do Deathbed: Razumevanje nevarnih samozavesti na socialnih medijih. Sprejet kot plakat na 11. mednarodni konferenci o spletnih in socialnih medijih (ICWSM), 2017. Poster. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/camera-to-deathbed-icwsm2017.pdf
+ Lamba, H., Bharadhwaj, V., Vachher, M., Agarwal, D., Arora, M. in Kumaraguru, P. Me, Sebe in moja ubijalka: značilnost in preprečevanje smrti samic. Nov 2016. Tehnično poročilo. http://precog.iiitd.edu.in/Publications_files/HL-et.al.KillFie.pdf
kamera v realnem času analizira sliko, ki jo vidijo, in dražljaje
uporabnik, če prikaže prizor, da je nevaren. Aplikacija naredi ta sklep
z uporabo tehnik globokega učenja. Ne priporočamo nobenemu uporabniku, da gre
izključno na podlagi poteze, ki jo prikazuje aplikacija. Namesto drsenja
naj bi povečal ozaveščenost uporabnika. Čeprav smo naredili našo
da bi bil model sklepanja robusten za motnje, morajo biti
tako lažne pozitivne kot lažne negativne posledice v naših sklepih. Predlagamo
uporabnik deluje v takih primerih odgovorno. Če menite, da je dražljaje
moti, klikni na prezrto in aplikacija te ne bo ponovila. Ostani
varno, medtem ko klikneš samopomoč. To delo temelji na našem raziskovalnem delu:
+ Nanda, V., Lamba, H., Agarwal, D., Arora, M., Sachdeva, N. in Kumaraguru, P. Stopi ubijanja! Uporaba globokega učenja za prepoznavanje nevarnih samozavesti. Sprejeto na 9. mednarodni delavnici o modeliranju socialnih medijev (MSM'2018) Uporaba strojnega učenja in AI za modeliranje socialnih medijev. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/stop-killfies-webconf18.pdf
+ Lamba, H., Bharadhwaj, V., Vachher, M., Agarwal, D., Arora, M., Sachdeva, N., Kumaraguru, P. Od Camera do Deathbed: Razumevanje nevarnih samozavesti na socialnih medijih. Sprejet kot plakat na 11. mednarodni konferenci o spletnih in socialnih medijih (ICWSM), 2017. Poster. http://precog.iiitd.edu.in/pubs/camera-to-deathbed-icwsm2017.pdf
+ Lamba, H., Bharadhwaj, V., Vachher, M., Agarwal, D., Arora, M. in Kumaraguru, P. Me, Sebe in moja ubijalka: značilnost in preprečevanje smrti samic. Nov 2016. Tehnično poročilo. http://precog.iiitd.edu.in/Publications_files/HL-et.al.KillFie.pdf
Posodobljeno dne
Varnost podatkov
Razvijalci lahko tukaj prikažejo informacije o tem, kako njihova aplikacija zbira in uporablja vaše podatke. Preberite več o varnosti podatkov
Podatki niso na voljo.
Kaj je novega
This is the first release of the app.
