STAP à rang réduit, récursif en distance et utilisant un développement de Taylor
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, on teste et on compare, sur des signaux fournis par la Direction \nGénérale de l’Armement Maîtrise de l’Information (DGA/MI), des algorithmes de traitement \nadaptatif spatio-temporel (STAP) récemment développés par les auteurs pour éliminer l’effet \ndu fouillis lorsque l’on veut détecter une cible lentement mobile au sol par un radar \naéroporté. Ces algorithmes sont : i) à rang réduit afin de permettre une convergence, en \nnombre de données secondaires nécessaires à l’estimation de la matrice de covariance, \nréduite par rapport à la méthode standard du SMI ; ii) fondés sur un développement en séries \nde Taylor du premier ordre du sous-espace fouillis pour tenir compte d’une éventuelle non \nstationnarité de ces données secondaires ; iii) récursifs en distance pour limiter la complexité \ncalculatoire. Il apparaît que ces algorithmes ont de très bonnes performances et une \ncomplexité calculatoire linéaire par rapport au nombre de paramètres.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 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 tête enseignante, 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 ».