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Enregistrement W2318815583 · doi:10.1109/tsc.2016.2547518

Guest Editorial: Special Issue on Cyber-Physical Systems and Services

2016· editorial· en· W2318815583 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

RevueIEEE Transactions on Services Computing · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyber-physical systemComputer scienceVariety (cybernetics)Data scienceComputer securitySoftwareSoftware deploymentAnalyticsEvent (particle physics)Special sectionCommand and controlDistributed computingSoftware engineeringArtificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The papers in this special section focus on cyber-physical systems and applications for their use. A cyber-physical system (CPS) integrates a vast variety of static and mobile resources, including sensor and actuator networks, swarms of robots, remote-controlled vehicles, critical infrastructures, control and decision software, static data and just-in-time information from sensors, knowledge, data analytics and fusion software, event driven supply chains, and humans, and offers great potential for achieving tasks that are far beyond the capabilities of existing systems [1]. Individual users, organizations, and various communities can transform the vast space of cyberphysical entities into capabilities that no single entity can achieve alone. However, these capabilities do not come easily. Intelligence is needed for just-in-time composition of resources into services. Associated challenges include how to manage the vast number and diverse varieties of static and mobile physical entities, how to describe the capabilities of the cyber-physical entities, how to decompose high level goals into low-level control commands for the individual entities, how to achieve intelligent coordination and manage information flow among the entities.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,313 · 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