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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Powder is the only app offering a complete turnkey solution to automatically detect the best gaming moments, earn rewards from quests and challenges, and compete with other gamers.

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

Models creation and integration for new games (se abrirá en una nueva ventana)

By adding new games to our pipeline we are able to offer richer quests and challenges experiences

Challenge feed recommendation system (se abrirá en una nueva ventana)

Our existing RecSys project is reconverted and improved to support quests and challenges engagement

Wallet supports the 3 major blockchains (se abrirá en una nueva ventana)

Continuous effort of adding multiple blockchains / wallets supported

PC configurations management (se abrirá en una nueva ventana)

PC configurations management (continuous)

Integration of 30 detection models on PC (se abrirá en una nueva ventana)

PC app supports 30 detection models

Integration of 20 detection models on PC (se abrirá en una nueva ventana)

Integration of 20 AI detection models to our PC app

Onboarding discovery (se abrirá en una nueva ventana)

The user experience of quests and challenges is optimised on mobile

Setting up a process for prototype testing (se abrirá en una nueva ventana)

Industrialising our prototype testing

Continuous improvements on PC video recorder CPU & GPU usage (se abrirá en una nueva ventana)

Reduce CPU GPU usage on the users devices

Production launch and nominal operation on PC (se abrirá en una nueva ventana)

Crypto wallet is launched on our PC app at nominal operations

Digital assets marketplace test release (se abrirá en una nueva ventana)

In-app test release

Partners due diligence and selection (Crypto wallet) (se abrirá en una nueva ventana)

We identify audit and select one or multiple crypto wallet partners

Leaderboard launch (se abrirá en una nueva ventana)

A leaderboard where users can see their ranking compared to other participants to quests and challenges is relased

Integration of 15 detection models on PC (se abrirá en una nueva ventana)

PC app supports 15 detection models

Security and implementation testing (se abrirá en una nueva ventana)

Security is critical when handling users assets

Reaching 80% fidelity in new models detection (se abrirá en una nueva ventana)

Reaching high levels of fidelity in the new games added to the model

Improvement on the delays to create an integrate new models for new games (se abrirá en una nueva ventana)

In the perspective of scaling our user base, scaling our approach becomes critical

Optimisation of video resolution (se abrirá en una nueva ventana)

Optimisation of video resolution for external sharing

Redesign of the user profile to highlight rewards PC (se abrirá en una nueva ventana)

Redesign of the user profile to highlight rewards user library

Guaranteeing efficient R&D activities (se abrirá en una nueva ventana)

Ensuring an high level view of all R&D activities all along the project timeline

Redesign of the user profile to highlight rewards Mobile (se abrirá en una nueva ventana)

The user profile is redesigned fully to offer a consistent and enjoyable app experience

Reduce crash rate (se abrirá en una nueva ventana)

reduce the crash rate to 5 to offer a seamless experience

Digital assets marketplace product release (se abrirá en una nueva ventana)

Product release in the public app

Set up of automatic bots to share clips, achievements, etc. with other users (se abrirá en una nueva ventana)

Distribution set up of automatic bots to share clips achievements etc with other users

PhD research thesis (se abrirá en una nueva ventana)

"PhD research thesis ""Analysis of human behavior from video games using deep learning approaches"" (due in 36 months)"

Reach 100k Discord users (se abrirá en una nueva ventana)

Reach 100k Discord users on Powder servers / using the Powder discord bot

Publicaciones

Pattern Recognition Letters (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Liam Schoneveld, Alice Othmani, Hazem Abdelkawy
Publicado en: Pattern Recognition Letters, 2021, ISSN 0167-8655
Editor: Elsevier
DOI: 10.1016/j.patrec.2021.03.007

Comparing Learning Methodologies for Self-Supervised Audio-Visual Representation Learning (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: H. Terbouche, L. Schoneveld, O. Benson, A. Othmani
Publicado en: IEEE Access, Edición Volume 10, pp. 41622-41638, 2022, ISSN 2169-3536
Editor: IEEE Access
DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3164745

Towards a General Deep Feature Extractor for Facial Expression Recognition (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: L. Schoneveld, A. Othmani
Publicado en: 2021 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Edición 2339-2342, 2021, ISSN 2381-8549
Editor: IEEE Computer Society
DOI: 10.1109/ICIP42928.2021.9506025

Multi-Annotation Attention Model for Video Summarization

Autores: Hacene Terbouche, Maryan Morel, Mariano Rodriguez, Alice Othmani
Publicado en: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2023, ISSN 3142-3151
Editor: IEEE/CVF (Computer Vision Foundation)

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