Dealing with increasing data volumes and decreasing resources
Notice bibliographique
Résumé
The US Naval Oceanographic Office (NAVOCEANO) has recently updated its survey vessels and launches to include the latest generation of high-resolution multibeam and digital side-scan sonar systems, along with state-of-the-art ancillary sensors. This has resulted in NAVOCEANO possessing a tremendous ocean observing and mapping capability. However, these systems produce massive amounts of data that must be validated prior to inclusion in various bathymetry, hydrography, and imagery products. It is estimated that the amount of data to be processed will increase by an overwhelming 2000 times above present data quantities. NAVOCEANO is meeting this challenge on a number of fronts that include a series of hardware and software improvements. The key to meeting the challenge of the massive data volumes was to change the approach that required every data point to be viewed and validated. This was achieved with the replacement of the traditional line-by-line editing approach with an automated cleaning module, and an area-based editor (ABE) integrated with existing commercial off-the-shelf processing and visualization packages. NAVOCEANO has entered into two cooperative research and development agreements (CRADAs) - one with the Science Applications International Corporation (SAIC), Newport, RI, USA, and the other with Interactive Visualization Systems (IVS), Fredericton, N.B., Canada, to integrate the ABE with SAIC's SABER product and IVS's Fledermaus 3D visualization product. This paper presents an overview of the new approach and data results and metrics of the effort required to process data, including editing, quality control, and product generation for multibeam data utilizing targets from digital imagery data and automated techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,021 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».