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Enregistrement W2054201783 · doi:10.1049/iet-rsn.2010.0237

Scheduling for multifunction radar via two-slope benefit functions

2011· article· en· W2054201783 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Radar Sonar & Navigation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduling (production processes)RadarComputer scienceReal-time computingScheduleFunction (biology)Operations researchMathematical optimizationEngineeringTelecommunicationsMathematicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scheduling of tracking and surveillance looks for multifunction radar is considered. A technique called the sequential scheduler is proposed, whereby tracking looks and high-priority surveillance looks are scheduled first, and lower-priority surveillance looks are then scheduled to occupy gaps in the radar time line. A method called the two-slope benefit function (TSBF) sub-scheduler is used and requires that each tracking look and high-priority surveillance look has a benefit function, which specifies benefit as a function of start time. This method accounts for both look priority and target dynamics in formulating a look schedule. If the radar is overloaded with tracking look requests, the TSBF sub-scheduler down-selects a set of looks that can be scheduled, using a method that favours higher priority looks. Looks are scheduled to maximise the total benefit, and it is shown that the resulting maximisation is equivalent to a linear program which can be solved efficiently using the simplex method. A technique called the gap-filling sub-scheduler is used to schedule lower-priority surveillance looks. An example is presented which illustrates the properties of the sequential scheduler.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,201 · 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