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Enregistrement W2125681868 · doi:10.1115/imece2002-33441

Intelligent Monitoring and Control of Industrial Processes Through the Internet

2002· article· en· W2125681868 sur OpenAlexaff
Poi Loon Tang, Clarence W. de Silva, George Wang

Notice bibliographique

RevueDynamic Systems and Control · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensBC Innovation CouncilUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl reconfigurationComputer scienceThe InternetIndustrial control systemWeb serverFlexibility (engineering)ServerScheduling (production processes)Web applicationDistributed computingControl (management)World Wide WebEmbedded systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a framework for developing a universal network infrastructure that would allow web-based monitoring and control of industrial processes, research facilities, and academic experiments. Internet technology is used here for its versatility, wide availability, and relative low cost. The main element of the infrastructure is a web-server, which connects to multiple control-servers, which in turn are connected to various processing modules within a local industrial facility, Since the web-server is the system centerpiece, which provides smooth information flow, a robust, intelligent, and autonomous scheduling scheme is required. Once such infrastructure is established, remote users in an academic or research environment, or in an industrial environment will be able to carry out a variety of tasks including experiments, monitoring and supervision, process scheduling and reconfiguration, using a web-browser. The flexibility and modularity of the developed networked infrastructure provide the rationale for implementing a multi-level hierarchical monitoring and control structure for a process. The usefulness of such a hierarchical structure is demonstrated through an application example on an industrial fish processing machine, which incorporates intelligent adaptive control.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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