Flexible Symmetric Multiple Description Lattice Vector Quantizer With <inline-formula> <tex-math notation="TeX">$L\geq 3$</tex-math></inline-formula> Descriptions
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 the previous work on multiple description lattice vector quantizers (MDLVQs) with L ≥ 3 descriptions, once the central and side lattice codebooks are fixed, the decoding quality is determined for all numbers k of received descriptions. Therefore, it is not possible to achieve tradeoffs between the quality of reconstruction for different values of k, 1 k ≤ L - 1. This paper proposes a flexible MDLVQ capable of overcoming the above drawback. For this, a different reconstruction method is employed and a heuristic index assignment (IA) algorithm, which uses L - 2 parameters to control the distortions for 2 k ≤ L - 1, is developed. Experimental results show that the proposed MDLVQ, in addition to achieving the desired tradeoffs, significantly outperforms the classic MD scheme based on unequal erasure protection. The second contribution of this paper is a structured IA for the case of L = 3 and the derivation of the corresponding expressions of the distortions at high resolution. The proposed IA has a simple mechanism for controlling the tradeoff between the reconstruction quality for k = 1, 2. The IA is able to achieve a wide range of distortion values, while keeping the product of the distortions for k = 1, 2 the same as in the prior work.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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