Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we consider the joint problems of separating and localizing sperm whale click trains.Click train separation is the single-sensor problem of grouping the clicks from each animal together when the clicks of more than one animal are present at a given sensor.Localization is the problem of localizing the animals based on the measurement of time delays of the same click events at multiple sensors.The two problems are inherently connected.We first consider the two problems independently using novel applications of statistical signal processing methods.For separation, we employ an algorithm inspired by the Viterbi algorithm from dynamic programming.For localization, we employ an algorithm inspired by the expectation-maximization (EM) algorithm.Finally, we use the two algorithms to "assist" each other in a joint localization/separation solution.We demonstrate the algorithm on real data. s o m m a i r eEn cet article nous considrons les problmes communs de sparer et de localiser des trains de clic de cachalot.La separation de train de clic est le problme de simple-hydrophone de grouper les clics de chaque animal ensemble quand les clics de plus d'un animal sont prsents une hydrophone donne.La localisation est le problme de localiser les animaux bass sur la mesure du temps retarde des mmes vnements de clic aux sondes multiples.Le problme deux sont en soi relies.Nous considrons d 'abord les deux problmes employant indpendamment des applications de nouveaux des mthodes statistiques de traitement des signaux.Pour la sparation, nous utilisons un algorithme inspire par l 'algorithme de Viterbi de la programmation dynamique.Pour la localisation, nous utilisons un algorithme inspire par l 'algorithme de E-M.En conclusion, nous employons les deux algorithmes pour nous aider dans une solution du joint localization/sparation. Nous dmontrons l 'algorithme sur de vraies donnes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle