An Algorithm-Level Test Bed for Level-One Data Fusion Research (CASE-ATTI)
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.
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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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle