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Supporting Task Switching with Reinforcement Learning
Alexander Lingler
*
, Dinara Talypova
, Jussi p. p. Jokinen
, Antti Oulasvirta
, Philipp Wintersberger
*
Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit
Research Center Hagenberg
Publikation
:
Konferenzbeitrag
›
Papier
›
Begutachtung
7
Zitate (Scopus)
Übersicht
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Supporting Task Switching with Reinforcement Learning“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Gewicht:
Alphabetisch
Keyphrases
Reinforcement Learning
100%
Task Switching
100%
Attention Management
100%
Management System
50%
User Model
50%
Negative Effects
25%
Systems-based
25%
Self-determined
25%
Subjective Workload
25%
Reaction Time
25%
Task Difficulty
25%
Task Balancing
25%
Dual Task
25%
Time Attention
25%
Human Self
25%
Human Performance
25%
Computational Rationality
25%
Psychology
Multitasking
100%
Task-Switching
100%
Human Performance
50%
Computer Science
Reinforcement Learning
100%
Multitasking
66%
Negative Effect
33%
Human Performance
33%