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GDPR in the Small: A Field Study of Privacy and Security Challenges in Schools

The GDPR was enacted to reign in the mighty corporations of the internet. Then, it was unleashed on all organizations, large and small alike. We report the results of a multi-site field study on Italian schools, and the challenges they face to implement the GDPR while running activities full of sensitive issues without an army of legal and compliance officers. The sample study consisted of one kindergarten, ten primary schools, two junior secondary schools, and two secondary schools. We did n...

The 3rd international workshop on social behaviour in music (SBM2012)

Since its first edition in 2009, the International Workshop on Social Behaviour in Music (SBM) has been an occasion for researchers and practitioners for discussing recent advances in automated analysis of social behaviour, being music the selected test-bed and application scenario. The first edition of SBM was held in Vancouver, Canada, in the framework of the 2009 IEEE International Conference on Social Computing (SocialCom 2009). The second one was held in Genova, Italy, in the framework o...

Beam Search with Bidirectional Strategies for Neural Response Generation

Sequence-to-sequence neural networks have been widely used in language-based applications as they have flexible capabilities to learn various language models. However, when seeking for the optimal language response through trained neural networks, current existing approaches such as beam-search decoder strategies are still not able reaching to promising performances. Instead of developing various decoder strategies based on a “regular sentence order” neural network (a trained model by outputt...

Movement Expressivity Analysis: From Theory to Computation

Movement expressivity, on which we focus in this chapter, has been widely studied and described by psychologists, sociologists, and neuroscientists. More recently, movement expressivity is receiving increasing attention also by computer scientists with the aim to develop machines with social and emotional intelligence. This chapter, after providing a definition of expressive movement, describes qualitative and quantitative methods, frameworks and algorithms for movement expressivity analysis.

Heavy-tailed Representations, Text Polarity Classification & Data Augmentation

The dominant approaches to text representation in natural language rely on learning embeddings on massive corpora which have convenient properties such as compositionality and distance preservation. In this paper, we develop a novel method to learn a heavy-tailed embedding with desirable regularity properties regarding the distributional tails, which allows to analyze the points far away from the distribution bulk using the framework of multivariate extreme value theory. In particular, a clas...

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