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Enregistrement W2072810478 · doi:10.3846/13923730.2011.574343

APPLICATION OF NEW INFORMATION TECHNOLOGY ON CONCRETE: AN OVERVIEW / NAUJŲ INFORMACINIŲ TECHNOLOGIJŲ NAUDOJIMAS RUOŠIANT BETONĄ. APŽVALGA

2011· article· en· W2072810478 sur OpenAlexaff
Bakhta Boukhatem, Said Kenai, Arezki Tagnit-Hamou, Mohamed Ghrici

Notice bibliographique

RevueJournal of Civil Engineering and Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation technologyVariety (cybernetics)Computer scienceLiquid desiccantEngineeringArtificial intelligenceMechanical engineeringAir conditioning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of information technology provides means for quick access to a wide variety of information and methods of modelling complex systems. Simulation models, databases, decision support systems and artificial intelligence have currently become more accessible. Advances of these techniques continue to impact highly on civil engineering. The aim of this paper is to present recent developments in information technology and their influence on concrete technology. A historical perspective on researches and a review of the application of artificial intelligence techniques on concrete are presented. Development of computer integrated knowledge systems, approach of virtual systems and soft- ware for concrete mix design are also discussed. These systems have greatly affected handling tasks in civil engineering design over the past decade and promise to have revolutionary impacts on the nature of the design tasks in the future. They are considered useful and powerful tools which are able to solve complex problems and represent a scientific challenge in concrete technology. Santrauka Vystantis informacinems technologijoms, atsiranda galimybiuų greitai gauti iųvairiausios informacijos ir metoduų, kaip modeliuoti sudėtingas sistemas. Pastaruoju metu paplito imitaciniai modeliai, duomenuų bazės, sprendimuų paramos sistemos ir dirbtinis intelektas. Šiuų metodikuų pažanga statybuų sektoriui ir toliau daro didžiule˛ iųtaka˛. Šiame darbe siekiama pristatyti informaciniuų technologijuų naujienas ir juų iųtaka˛ betono technologijoms. Apžvelgiami ankstesni tyrimai ir dirbtinio intelekto metoduų taikymas ruošiant betona˛. Be to, aptariamas integruotuų kompiuteriniuų žiniuų sistemuų vystymas, virtualiuų sistemuų naudojimas ir programinė iųranga betono mišiniams kurti. Per pastarajių dešimtmetių šios sistemos padarė nemenka˛ iųtaka˛ tam, kaip atliekamos inžinerinio projektavimo užduotys, ir turėtuų paskatinti projektavimo užduoČiuų perversma ateityje. Jos – naudingi ir galingi iųrankiai, leidžiantys spre˛sti sudėtingas problemas, tai mokslinis iššūkis betono technologijuų srityje.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations32
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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