A framework for predicting the mission-specific performance of autonomous unmanned systems
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
While many methodologies have been proposed for calculating a quantitative level of autonomy for intelligent Unmanned Systems (UMS), no one definitive measure of autonomy or autonomous performance has been validated and adopted by the UMS community. Particularly for military applications, a simple performance metric that is based on the UMSs mission profile and is comparable between UMS systems is critical. This metric would not only help define the features a UMS needs to successfully perform its mission, both in terms of hardware and software, but also enable the use of UMS for a broader range of applications at an increased level of autonomy. This paper presents the development of a new methodology for calculating a single-number performance metric for autonomous UMS, and this metric is called the Mission Performance Potential (MPP). Rather than a retroactive measure of UMS performance and autonomy level for one iteration of a given scenario, the MPP separates autonomy level and mission performance to provide a predictive measure of a UMS's expected performance for a mission set and level of autonomy. As an example application, the MPP is calculated for an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) performing a target tracking mission, and this MPP value is compared to the results of field-testing with this system.
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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 | 0,000 | 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