Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an overview of a general Bayesian inference approach to source localization, tracking and/or environmental estimation. Source location and spectral parameters together with environmental parameters are all considered unknown random variables to be estimated from prior information and observed acoustic data. The relative level of prior information for various parameters differentiates applications of interest. For instance, controlled-source geoacoustic inversion typically involves large prior uncertainties for seabed parameters but small uncertainties for source locations, although some applications, such as inverting noise from ships-of-opportunity, may involve larger location uncertainties. Alternatively, source localization in an uncertain environment typically involves non-informative location priors and environmental priors that reflect available knowledge. Tracking applications include additional prior constraints on source speed. In all cases, the goal is to compute marginals of the posterior probability density for source and environmental parameters, quantifying the information content of the data and prior. This is typically carried out with Markov-chain Monte Carlo methods including Metropolis-Hastings sampling and/or Gibbs sampling, with various approaches applied to improve efficiency (e.g., principal-component sampling, parallel tempering) and generality (trans-dimensional inversion). Multiple-source localization minimizes the Bayesian information criterion to estimate the number of sources.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».