A Strategy For Collecting And Evaluating Information On Engineering Consultant Offices Using Neural Networks: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a strategy for collecting and evaluating information on engineering consultant offices using information technology (IT) and a neural network approach. This strategy is effective in selecting the most appropriate engineering consultant offices and their services. The overall process consists of four main stages: data collection, data evaluation, interface design, and information transformation to a neural network model. The emergence of IT has been the natural result of the development and spread of the computer, and its applications in many fields, which have played a major role in overcoming many obstacles. This has resulted in the creation of new environments, and has facilitated new routine tasks. Programmers have competed to create programs that are easy to use, and many now offer complete packages, including software applications that enable engineers to conduct their work faster and more efficiently. The use of neural networks in general has significantly increased during the past few years, and successful applications in many areas are expected to lead to further interest and confidence in the field of civil engineering. It has been demonstrated that neural networks can outperform conventional modeling in solving various complex engineering problems; however, reports of their practical application in evaluating engineering consultant offices are limited in the literature. The use of Active Server Pages (ASP) and the Internet Information Server (IIS) is proposed in the design of a novel system for data collection and generating standardization processing information. Finally, the results are transferred to a neural network model for evaluation. The proposed site has three user modes: free, public, and administrator. The public users are encouraged to visit this portal to access services, such as finding consultant offices local to new consultation services. Consultants are required to register as premium members to publish their profile for public viewing. Administrators are responsible for managing, updating, and administrating the contents of the website. Five steps are required to construct 1 Associate Professor, Dept. of Building Science & Technology, P. O. Box 30973, Al-Khobar 31952, King Faisal University, Saudi Arabia, Phone 009663/857-4179, FAX 009663/857-8883, mnjadid@yahoo.com 2 IT Engineer, Dept. of the New University Campus Projects, P. O. Box 1982, Dammam 31451, King Faisal University, Saudi Arabia, Phone 009663/857-4179, FAX 9663/857-7000/2130, mobin_pk@yahoo.com June 14-16, 2006 Montreal, Canada Joint International Conference on Computing and Decision Making in Civil and Building Engineering
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».