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Enregistrement W23141586 · doi:10.1016/j.atherosclerosis.2012.10.040

Captura y procesado remoto de imágenes y video

2007· article· en· W23141586 sur OpenAlexfundno aff
Alberto Fernández-Corroto de Pazos, Jorge de Iscar González, Carlos Spitzer López

Notice bibliographique

RevueAtherosclerosis · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHumanitiesComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Como proyecto de Sistemas Informaticos para el curso academico 2006/2007 inicialmente se plantearon diferentes objetivos que abarcaban un amplio abanico de tareas a realizar conjuntamente entre los tres componentes del grupo. Como elementos base se disponia de una camara fotosensible y un DSP de proposito general. Una vez determinadas las posibilidades que dichos elementos Hardware nos ofrecian, se fijaron los siguientes objetivos: 1. Ser capaces de tomar, procesar, codificar y representar imagenes estaticas utilizando los componentes Hardware especificados anteriormente. Para ello se implementara sobre el DSP cualquier estandar ISO a efecto. 2. Ser capaces de capturar, codificar y mostrar video en tiempo real utilizando los componentes Hardware especificados anteriormente. Para ello se implementara sobre el DSP cualquier estandar fijado por la UIT (Union Internacional de Telecomunicaciones). 3. Ser capaces de reconocer, localizar, procesar y tratar imagenes estaticas o fragmentos de las mismas utilizando los componentes Hardware especificados anteriormente. Para ello se implementarian sobre el DSP diferentes algoritmos practicos utilizados en teoria de vision por computador y robotica avanzada. Por tanto, era necesario repartir trabajo entre los tres componentes del grupo y encargar cada subproyecto a un determinado alumno. En concreto, Alberto Fernandez-Corroto se encargo de gestionar toda la parte de toma de imagenes estaticas, Carlos Spitzer de la parte de video en tiempo real y Jorge de Iscar de todo lo relacionado con vision por computador y procesamiento de atributos de imagenes estaticas.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,007

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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