Vorhersage des individuellen Affektstatus durch Integration von Daten tragbarer Sensoren und selbstberichteter Tagebücher
Ein multimodales Deep-Learning-Modell, das objektive Metriken von tragbaren Geräten und selbstberichtete Tagebücher integriert, um den Affektstatus eine Woche im Voraus vorherzusagen.
Vorhersage des persönlichen Affektstatus durch Integration von Daten tragbarer Sensoren und selbstberichteter Tagebücher
Ein multimodales Deep-Learning-Modell, das objektive Metriken von tragbaren Geräten und selbstberichtete Tagebücher integriert, um den Affektstatus eine Woche im Voraus vorherzusagen.
Vorhersage des persönlichen Affektstatus durch Integration von Daten tragbarer Sensoren und selbstberichteter Tagebücher
Ein multimodales Deep-Learning-Modell, das objektive Metriken von tragbaren Geräten und selbstberichtete Tagebücher integriert, um den Affektstatus eine Woche im Voraus vorherzusagen.
Vorhersage des persönlichen Affektstatus durch Integration von Daten tragbarer Sensoren und selbstberichteter Tagebücher
Ein multimodales Deep-Learning-Modell, das objektive Metriken von tragbaren Geräten und selbstberichtete Tagebücher integriert, um den Affektstatus eine Woche im Voraus vorherzusagen.
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