Abstraction, Reformulation, and Approximation: 5th International Symposium, SARA 2002, Kananaskis, Alberta, Canada, August 2-4, 2002, Proceedings
Notice bibliographique
Résumé
Invited Presentations.- Model Checking and Abstraction.- Reformulation in Planning.- Spatiotemporal Abstraction of Stochastic Sequential Processes.- State Space Relaxation and Search Strategies in Dynamic Programming.- Invited Presentations.- Admissible Moves in Two-Player Games.- Dynamic Bundling: Less Effort for More Solutions.- Symbolic Heuristic Search Using Decision Diagrams.- On the Construction of Human-Automation Interfaces by Formal Abstraction.- Pareto Optimization of Temporal Decisions.- An Information-Theoretic Characterization of Abstraction in Diagnosis and Hypothesis Selection.- A Tractable Query Cache by Approximation.- An Algebraic Framework for Abstract Model Checking.- Action Timing Discretization with Iterative-Refinement.- Formalizing Approximate Objects and Theories: Some Initial Results.- Model Minimization in Hierarchical Reinforcement Learning.- Learning Options in Reinforcement Learning.- Approximation Techniques for Non-linear Problems with Continuum of Solutions.- Approximation of Relations by Propositional Formulas: Complexity and Semantics.- Abstracting Visual Percepts to Learn Concepts.- Short Presentations.- PAC Meditation on Boolean Formulas.- On the Reformulation of Vehicle Routing Problems and Scheduling Problems.- The Oracular Constraints Method.- Performance of Lookahead Control Policies in the Face of Abstractions and Approximations.- TTree: Tree-Based State Generalization with Temporally Abstract Actions.- Ontology-Driven Induction of Decision Trees at Multiple Levels of Abstraction.- Research Summaries.- Abstracting Imperfect Information Game Trees.- Using Abstraction for Heuristic Search and Planning.- Approximation Techniques in Multiagent Learning.- Abstraction and Reformulation in GraphPlan.- Abstract Reasoning for Planning and Coordination.- Research Summary: Abstraction Techniques, and Their Value.- Reformulation of Non-binary Constraints.- Reformulating Combinatorial Optimization as Constraint Satisfaction.- Autonomous Discovery of Abstractions through Interaction with an Environment.- Interface Verification: Discrete Abstractions of Hybrid Systems.- Learning Semi-lattice Codebooks for Image Compression.- Research Summary.- Principled Exploitation of Heuristic Information.- Reformulation of Temporal Constraint Networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».