Artwork

A tartalmat a New Books Network and New Books biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a New Books Network and New Books vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Situate Your Research Focus inside a Wider-Reaching Direction

1:01:13
 
Megosztás
 

Manage episode 440000022 series 2472510
A tartalmat a New Books Network and New Books biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a New Books Network and New Books vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.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

Support our show by becoming a premium member! https://newbooksnetwork.supportingcast.fm/new-books-network

  continue reading

5854 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 440000022 series 2472510
A tartalmat a New Books Network and New Books biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a New Books Network and New Books vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.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

Support our show by becoming a premium member! https://newbooksnetwork.supportingcast.fm/new-books-network

  continue reading

5854 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv