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Enregistrement W2234811386 · doi:10.4271/2008-28-0026

Managing Automobile Energy and Pollution - Electronics the Ultimate Solution

2008· article· en· W2234811386 sur OpenAlexaff
Patrick Leteinturier

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronicsAutomotive industryPollutionComputer scienceEnvironmental scienceAutomotive engineeringEngineeringElectrical engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">The number of vehicles in world has been steadily increasing over the years. Asia Pacific is blessed to have the fastest growth rate in the world, with China experiencing over 20% vehicle production growth in the recent and coming years. As India jumps on this explosive bandwagon which could see growth rates higher than China, there is a need to understand the environmental and cost aspects arising from the vast increase of automobiles. The need to protect the environment, combined with the limited resource of oil, has led to the need for more fuel-efficient vehicles with intelligent engine and transmission control systems.</div> <div class="htmlview paragraph">This paper/presentation will look into the tough emissions regulations, lower CO2 requirement, different fuels and their efficiency, alternative fuel and the infrastructure to support such a paradigm shift, cost to achieve the desired, and GEMS-K1 (Gasoline Engine Management System - Kit 1) as a solution to meet some of the issues mentioned.</div>

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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