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An unobtrusive and multimodal approach for behavioral engagement detection of students., , , , , und . MIE@ICMI, Seite 26-32. ACM, (2017)Investigating the Impact of a Real-time, Multimodal Student Engagement Analytics Technology in Authentic Classrooms., , , , , , und . CHI, Seite 304. ACM, (2019)Semi-supervised model personalization for improved detection of learner's emotional engagement., , , , , , , und . ICMI, Seite 100-107. ACM, (2016)Leveraging Topics and Audio Features with Multimodal Attention for Audio Visual Scene-Aware Dialog., , , , und . ViGIL@NeurIPS, (2019)Position Matters! Empirical Study of Order Effect in Knowledge-grounded Dialogue., , , , , , , , , und . CoRR, (2023)Towards an Emotional Engagement Model: Can Affective States of a Learner be Automatically Detected in a 1: 1 Learning Scenario?, , , , , , , , und . UMAP (Extended Proceedings), Volume 1618 von CEUR Workshop Proceedings, CEUR-WS.org, (2016)Human Expert Labeling Process: Valence-Arousal Labeling for Students' Affective States., , , , und . MIS4TEL, Volume 804 von Advances in Intelligent Systems and Computing, Seite 53-61. Springer, (2018)Data Augmentation with Paraphrase Generation and Entity Extraction for Multimodal Dialogue System., , und . LREC, Seite 4114-4125. European Language Resources Association, (2022)Towards Human Affect Modeling: A Comparative Analysis of Discrete Affect and Valence-Arousal Labeling., , , , und . HCI (29), Volume 851 von Communications in Computer and Information Science, Seite 372-379. Springer, (2018)Low Rank Fusion based Transformers for Multimodal Sequences., , , und . CoRR, (2020)