Context-aware reconfiguration of large-scale surveillance systems: argumentative approach
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 Metis research project aims at supporting maritime safety and security by facilitating continuous monitoring of vessels in national coastal waters and prevention of phenomena, such as vessel collisions, environmental hazard, or detection of malicious intents, such as smuggling. Surveillance systems such as Metis typically comprise a number of heterogeneous information sources and information aggregators. Among the main problems of their deployment lies their scalability with respect to a potentially large number of monitored entities. One of the solutions to the problem is continuous and timely adaptation and reconfiguration of the system according to the changing environment it operates in. At any given timepoint, the system should use only a minimal set of information sources and aggregators needed to facilitate effective and early detection of indicators of interest. Here, we describe the Metis system prototype and introduce a theoretical framework for modelling scalable information-aggregation systems. We model information-aggregation systems as networks of inter-dependent reasoning agents, each representing a mechanism for justification/refutation of a conclusion derived by the agent. The proposed continuous reconfiguration algorithm relies on standard results from abstract argumentation and corresponds to computation of a grounded extension of the argumentation framework associated with the system. Finally, we demonstrate the flexibility of the presented framework by extending the proposed algorithm to adapt to context-dependent changes in information sources availability, as well as shifts in system's focus according to its context.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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