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Enregistrement W2152310223 · doi:10.1061/(asce)0887-3801(2007)21:5(353)

Engineering Analysis with Uncertainties and Complexities, Using Reasoning Approaches

2007· article· en· W2152310223 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

RevueJournal of Computing in Civil Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueConstraint Satisfaction and Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)Constraint (computer-aided design)Engineering design processComputer scienceQualitative reasoningDomain (mathematical analysis)Interval arithmeticComputationProcess (computing)Industrial engineeringArtificial intelligenceEngineeringMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional computation methods generally limit practicing engineers from using complex formulations or considering uncertainties in general. A method is needed that can be implemented regardless of the uncertainty or linearity of the design parameters and their constraints. Methods such as qualitative reasoning provide an effective and sound technique for solving complex and uncertain scenarios. Uncertainties in engineering designs can be formulated as variables in the application domain and processed by numerical constraint reasoning. This paper describes the theories and algorithms behind a software platform built upon numerical constraint reasoning for engineering applications. The capability of representing design parameters and outcomes in a 2D solution space provides a practical way for engineers to leverage their existing knowledge and experience. The software expresses the results of the analysis in variable ranges and diagrams showing a 2D design space. Qualitative reasoning can assist in the difficult process of making appropriate engineering assumptions and judgments when carrying out complicated analysis procedures. In addition, interval constraint analysis can be used to derive controlling parameters and design space, therefore giving engineers a good overall understanding of a problem when practical experience is not available.

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)0,001
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 enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,198 · 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