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Enregistrement W2047534701 · doi:10.1155/2007/21515

Visual Sensor Networks

2007· article· en· W2047534701 sur OpenAlexaboutno aff
Deepa Kundur, Ching‐Yung Lin, Chun-Shien Lu

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Advances in Signal Processing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrared Target Detection Methodologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSession (web analytics)Digital watermarkingMultimediaFocus (optics)Signal processingTelecommunicationsDigital signal processingComputer securityWorld Wide WebImage (mathematics)Artificial intelligenceComputer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

His current research interests mainly focus on various topics (including security, networking, and signal processing) of multimedia and time-frequency analysis of signals.He organized a special session on multimedia security in the 2nd and 3rd IEEE Pacific-Rim Conference on Multimedia, respectively (2001-2002).He coorganized two special sessions (in the area of media identification and DRM) in the 5th IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2004.He was a Guest Coeditor of EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, special issue on visual sensor network in 2005.He has owned two US patents, two ROC patents, and one Canadian patent in digital watermarking.He has received the Paper Awards many times from the Image Processing and Pattern Recognition Society of Taiwan for his work on data hiding.He was a corecipient of a National Invention and Creation Award in 2004.He is the editor of the book "Multimedia

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,008

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,300 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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