Notice bibliographique
Résumé
Introduction Getting the right information, into the right hands, in a timely manner, is a crucial aspect of oil and gas exploration and production, especially in harsh conditions. Many of the survey and surveillance jobs, including geological exploration, critical infrastructure inspection, pipeline monitoring, ice condition study and wildlife and other forms of environmental surveys can be dull, dirty and dangerous. These are well suited to robotic aviation. Information today is gleaned from a variety of sources such as installed monitors, terrestrial patrols, fixed and rotary wing aircraft and satellites. Managing the significant issues of cost, risk, safety, flexibility and responsiveness, let alone the disparate nature of the data sets received, is a daily challenge. Effective use of robotic aviation has the potential to greatly improve the situation. A robotic aircraft system that incorporates the airframe, sensor package and data fusion plan is a powerful tool. The quality of the data that can be gathered quickly, and in both a proactive and/or reactive manner has to be seen to be believed. What is even more significant is the huge reduction in footprint in terms of cost, risk and in the requirements for space, fuel and personnel. For example, the fuel required for a fixed wing robotic aircraft is less than one litre per hour, carrying similar or better sensors than a helicopter or light plane. ING Robotic Aviation developed its expertise with the Canadian Army in Afghanistan, and to this day retains a team deployed with the Royal Canadian Navy in the Indian Ocean. Experienced gleaned from military operations is already proving to be useful in the civil sphere, for example in conducting flare stack inspections for Irving Oil and wildlife counts that can be conducted accurately and unobtrusively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».