Is the Automatic Recognition of Emotional Expressions Modulated by Eye-Gaze Direction?
Notice bibliographique
Résumé
By using Delta and WGEN downscaling methods and Canadian Forest Fire Weather Index, this paper analyzed the variation characteristics of summer fire in Great Xing' an Mountains forest region of Heilongjiang Province in 1966-2010, estimated the change trends of the summer fire danger in 2010-2099, compared the differences of the forest fire in summer, spring, and autumn, and proposed the prevention and control strategies of the summer fire based on the fire environment. Under the background of climate warming, the summer forest fire in the region in 2000-2010 showed a high incidence trend. In foreseeable future, the summer forest fire across the region in 2010-2099, as compared to that in the baseline period 1961-1990, would be increased by 34%, and the increment would be obviously greater than that of spring and autumn fire. Relative to that in 1961-1990, the summer fire in 2010-2099 under both SRES A2a and SRES B2a scenarios would have an increasing trend, and, with the lapse of time, the trend would be more evident, and the area with high summer fire would become wider and wider. Under the scenario of SRES A2a, the summer fire by the end of the 21st century would be doubled, as compared to that in 1961-1990, and the area with high summer fire would be across the region. In the characteristics of fire source, attributes of forest fuel, and fire weather conditions, the summer forest fire was different from the spring and autumn forest fire, and thus, the management of fire source and forest fuel load as well as the forest fire forecast (mid-long term forecast in particular) in the region should be strengthened to control the summer forest fire.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».