An Algorithm-Level Test Bed for Level-One Data Fusion Research (CASE-ATTI)
Notice bibliographique
Résumé
This report summarizes part of the research conducted at the Center for Multisource Information Fusion (CMIF) at the State University of New York at Buffalo (SUNY at Buffalo) during the second year of a two-year Air Force Office of Scientific Research (AFOSR)-funded research grant. The overarching research objective of this grant is to provide understanding about the nature of multi-platform and distributed data fusion and the influence that such methods might have on flight-testing of future multi-platform systems at major range facilities such as, in particular, Edwards Air Force Base (the Air Force Flight Test Center, AFFTC), and also with a special focus on Electronic Warfare (EW) aspects and impacts. This particular report describes a simulation-based research tool called 'CASE-ATTI' (Concept Analysis and Simulation Environment for Automatic Target Tracking and Identification) that was used to conduct various other research projects within the overarching grant effort. This tool was graciously provided to CMIF by the Canadian Department of National Defense and the Defense Research Establishment, Valcartier (DREV, Quebec, Canada) in particular, for which we are very grateful. This tool is a state-of-the-art Level 1 data fusion research tool, focused on multisensor, fusion-based techniques for tracking and identification of single objects. It is typical of the type of tools that will be necessary at AFFTC for testing and evaluation of future data fusion-capable flight platforms. This report describes this advanced tool and an example of its application and use in a research task being conducted at CMIF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».