The AAAI‐13 Conference Workshops
Notice bibliographique
Résumé
The AAAI‐13 Workshop Program, a part of the 27th AAAI Conference on Artificial Intelligence, was held Sunday and Monday, July 14–15, 2013, at the Hyatt Regency Bellevue Hotel in Bellevue, Washington, USA. The program included 12 workshops covering a wide range of topics in artificial intelligence, including Activity Context‐Aware System Architectures (WS‐13‐05); Artificial Intelligence and Robotics Methods in Computational Biology (WS‐13‐06); Combining Constraint Solving with Mining and Learning (WS‐13‐07); Computer Poker and Imperfect Information (WS‐13‐08); Expanding the Boundaries of Health Informatics Using Artificial Intelligence (WS‐13‐09); Intelligent Robotic Systems (WS‐13‐10); Intelligent Techniques for Web Personalization and Recommendation (WS‐13‐11); Learning Rich Representations from Low‐Level Sensors (WS‐13‐12); Plan, Activity, and Intent Recognition (WS‐13‐13); Space, Time, and Ambient Intelligence (WS‐13‐14); Trading Agent Design and Analysis (WS‐13‐15); and Statistical Relational Artificial Intelligence (WS‐13‐16).
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.
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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,148 | 0,110 |
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 ».