LEGISLACIÓN. Medidas de impulso a la recuperación económica y al empleo
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
The Vestibulo-Ocular Reflex (VOR) plays an essential role in the majority of daily activities by keeping the images of the world steady on the retina when either the environment or the body is moving. The modeling and identification of this system plays a key role in the diagnosis and treatment of various diseases and lesions, and their associated syndromes. Today, clinical protocols incorporate mathematical techniques for testing the functionality of patients' VORs through the analysis of the patients' responses to various stimuli. We have developed a new tool for simultaneous identification of the two modes of the horizontal VOR, using a novel algorithm. This algorithm, HybELS (Hybrid Extended Least Squares), is a regression-based identification method tailored for hybrid ARMAX (AutoRegressive Moving Average with eXogenous inputs) models, which can also be used for the identification of other neural systems. In the context of the VOR, MELS (Modified Extended Least Squares) has been proposed previously for the identification of vestibular nystagmus dynamics, one mode at a time. It also involved searching for segment initial conditions to avoid biased results. Our hybrid approach identifies the two modes simultaneously, and does not require estimation of initial conditions, since it takes advantage of state continuity in the transitions between fast and slow phases. The results on experimental VOR in the dark show that HybELS outperforms MELS in several aspects: It proves to be more robust than MELS with respect to the system order used for identification, while resulting in more accurate estimates in almost all contexts as well. Furthermore, due to the hybrid nature of the method, its calculations are algebraically more compact, and HybELS turns out to be much less computationally expensive than MELS.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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