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Enregistrement W2053240229 · doi:10.1177/0954405414559281

Development of a paper-bag-folding machine using open architecture for adaptability

2015· article· en· W2053240229 sur OpenAlexaff
Chao Zhao, Qingjin Peng, Peihua Gu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B Journal of Engineering Manufacture · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueProduct Development and Customization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAdaptabilityOpen architectureProduct (mathematics)Product designReference architectureArchitectureFunction (biology)Product engineeringVariety (cybernetics)Systems engineeringSoftware architectureSoftware engineeringEngineeringSoftwareArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open architecture provides a sustainable product framework for mass personalised production. Applying personalised modules and common interfaces, an open-architecture product can satisfy changes in the user requirements of an application. Planning product modules for the open-architecture product structure using the existing method is challenging. The quality function deployment is extended in this study to decide the open-architecture product module types. The customer requirements are divided into two parts: basic function needs and changes of the individual customer needs. Based on the axiomatic design, the functional requirements are mapped into design parameters to establish the design matrix. A degree of variety is proposed as a quantitative measure for the component variability of product modules. According to the relationship of components and degree of variety, the product components are clustered into open-architecture product modules. The proposed method is used to design a paper-bag-folding machine to satisfy requirement changes during the machine application.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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