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Enregistrement W22218498

Performance Metrics for Acoustic Small Arms Localization Systems

2006· article· en· W22218498 sur OpenAlexaboutno aff
Jacques Bédard

Notice bibliographique

RevueDefense Technical Information Center (DTIC) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire Detection and Safety Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrewSmall armsSituation awarenessComputer scienceAeronauticsComputer securitySimulationEngineeringAerospace engineeringBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past ten years, in-air acoustic sensor systems have been developed for the localization of small arms fire. A number of countries have systems at different stages of advancement that they have deployed on operations. These systems are being mounted on vehicles to provide crews with better situational awareness, thereby enhancing crew safety and force protection. The acoustic system is starting to be incorporated into vehicle equipment as a standard item, especially in new vehicles. The introduction of this new technology requires a pragmatic approach to specifying the performance of these systems. For a number of years, Defence R&D Canada - Valcartier has worked on the development of the Ferret small arms detection and localization system. Our involvement in the design and fielding of the Ferret has provided us with an inside view on how these systems should be specified. In this paper, we propose a basis for the specification of such a system.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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