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Enregistrement W2438888138

Prédiction de performance de matériel graphique dans un contexte avionique par apprentissage automatique

2015· article· fr· W2438888138 sur OpenAlexaboutno aff
Simon Rivard-Girard

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No great genius has ever existed without some touch of madness » -Aristote iv REMERCIEMENTS Mon directeur de recherche, M. Guy Bois, m'a gracieusement invité à prendre part à son projet de recherche malgré mon ignorance en rapport aux systèmes embarqués en avionique.Malgré nos différences d'expertises, j'espère que ma contribution en vision par ordinateur enrichira son projet et les relations qu'il entretient avec nos entreprises partenaires.Grâce à lui, il m'a été possible d'obtenir l'expérience d'un stage Mitacs Accélération qui a pu me guider vers un sujet de recherche d'actualité.Grâce à lui, il m'a aussi été possible de jouir sans casse-tête d'une aide financière tout à fait agréable.À vous, je dis merci!Grâce à vous, je suis maintenant un passionné des circuits numériques.Bien que remise par l'intermédiaire de mon directeur de recherche, mon aide financière provient de certains organismes qui contribuent grandement à la recherche scientifique au Canada.Je tiens à remercier le Centre de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), l'organisme à but non-lucratif Mitacs, ainsi que le Consortium en aérospatial pour la recherche et l'innovation au Canada (CRIAQ).Grâce à vous, il m'a été possible de répondre à mes besoins primaires et d'avoir pu mener à succès toute cette merveilleuse expérience qu'est ma maîtrise.Une grande inspiration en lien au choix de mon sujet de recherche provient de l'entreprise partenaire à mon stage Mitacs.Il s'agit d'un grand meneur dans le domaine de la fabrication et la vente de simulateurs de vols.Je tiens à remercier CAE, et en particulier mon superviseur de stage M. Jean-Pierre Rousseau, qui a pu me permettre de choisir un sujet de recherche dont les répercussions sont directement applicables à un problème réel.J'aimerais aussi remercier mon collègue et ami Bao Lin, qui m'a fait parvenir du thé de Chine durant toutes mes études de maîtrise.Nos discussions de politique et d'histoire chinoise, ainsi que nos rêves de projets futurs ont pu carburer nos nuits blanches dans le laboratoire.Enfin, j'aimerais remercier mes parents, mon amoureuse et mes ami(e)s pour leur support moral, affectif et psychologique.Il arrive qu'on néglige l'importance de ce type de support, mais je suis maintenant certain que sans vous je n'aurais pas pu mener à terme cette aventure.v

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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