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Enregistrement W2005177390 · doi:10.1080/10798587.2015.1015774

Intelligent Information Technologies in Fruit Industry

2015· article· en· W2005177390 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueIntelligent Automation & Soft Computing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSmart Agriculture and AI
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeijingChinaChinese academy of sciencesEliteAgricultureLibrary scienceChinese societyManagementPolitical scienceComputer scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Click to increase image sizeClick to decrease image size Additional informationNotes on contributorsLie DengL. Deng received B.Sc. degree in Pomology from Southwest Agricultural College, China in 1982. His research interests include intelligent systems, citrus physiology and culture technology, systems modeling and analysis. Professor Deng is the Elite researcher of the Chinese Academy of Agricultural Sciences, standing committee member of the Chinese Society of Citriculture, Vice-president of the Citrus Research Institute under the Southwest University and the deputy director of the Chongqing Society of Horticulture, and Editor-in-chief of the China Fruit News.Qiang LyuQ. Lyu received B.Sc. degree in Food Sciences from Henan Institute of Technology, Xinxiang, China in 2002, M.Sc. degree in Food Sciences from Jiangsu University, Zhenjiang, China in 2008, and Ph.D. degree in Food Sciences from the Jiangsu University, Zhenjiang, China in 2010. Associate Professor Lyu joined the Citrus Research Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences in 2011. His research interests include remote sensing for precision application, harvesting robot, and image processing.Simon X. YangS. X. Yang received B.Sc. degree in Engineering Physics from Beijing University, China in 1987, the first of two M.Sc. degrees in Biophysics from Chinese Academy of Sciences, Beijing, China in 1990, the second M.Sc. degree in Electrical Engineering from the University of Houston, USA in 1996, and the Ph.D. degree in Electrical and Computer Engineering from the University of Alberta, Edmonton, Canada in 1999. Professor Yang joined the School of Engineering at the University of Guelph, Canada in 1999. Currently he is a Professor and the Head of the Advanced Robotics and Intelligent Systems (ARIS) Laboratory at the University of Guelph in Canada. His research interests include intelligent systems, robotics, sensors and multi-sensor fusion, wireless sensor networks, control systems, soft computing, systems modeling and analysis, and computational neuroscience. Professor Yang serves as the Editor-in-Chief of Journal of Robotics and Artificial Intelligence and International Journal of Complex Systems – Computing, Sensing and Control, and an Associate Editor of IEEE Transactions on Cybernetics and several other journals. He has involved in the organization of many conferences. He is the 2011 IEEE International Conference on Logistics and Automation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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