Notice bibliographique
Résumé
The TRIAXYS Directional Wave Sensor has been a leading technology for directional wave measurements since its inception in the late 1990's. Many technical product improvements have been made over the years related to the onboard micro-processor and the inertial sensor to capture raw motion data, to reduce the physical size and to lower power draw. This paper will provide a brief history of the technology evolution the TRIAXYS wave sensor has undergone, from its original release in 1998 through each of the incremental improvements to the most recent technical advances in the next generation of the sensor the TRIAXYS g3. The discussion on the TRIAXYS g3 will include: 1. User configurable frequency partitioning in real-time: wave analysis performed on total spectrum plus two sub-ranges within total spectrum 2. Refactored messages: reduced bandwidth for real time data using Protocol Buffers, user selectable wave statistic ranges and directional spectra 3. Continuous wave analysis and processing output: rolling sample period with data sent every minute 4. Significant reductions in physical size and power consumption. Results from validation studies conducted off the West Coast of Vancouver Island and the German North Sea are presented comparing the wave measurement performance of the TRIAXYS Next Wave II and TRIAXYS g3 sensors co-located in a single TRIAXYS directional wave buoy. A comparison of the wave statistics and energy spectra, between the two sensors, will be discussed. This report outlines how wave sensor technology has advanced over the last 17 years, how the TRIAXYS g3 and TRIAXYS Next Wave II sensors perform comparatively, and how users can benefit from the recent technical improvements to receive comprehensive information on ocean waves for various studies and requirements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».