Sampling Research on Advanced Computational Intelligence in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The 1999 IEEE Canadian Conference on Electrical and computer Engineering (CCECE'99) was held from May 9 to 12, 1999, at the Shaw Conference Centre in Edmonton. The conference was a great success with over 380 papers presented and more than 400 peoples from 38 different countries presenting their recent research results. The area of Computational Intelligence was one of the vivid pursuits presented at the conference. Subsequently, we have been invited by the Editors-in-Chief of the Journal of Advanced Computational Intelligence to prepare a Special Issue of the Journal CCECE'99 conference. After a careful and strict peer review process, we have chosen six papers to be included in this special issue. They are selected from more than 20 papers submitted to this special issue, which are extended versions of the papers presented at the CCECE'99 conference in the areas of advanced computational intelligence. The papers fully reflect the breadth and diversity of conceptual and algorithmic facets of Computational Intelligence along with a spectrum of applications. We thank the authors and reviewers for doing an excellent job. We are grateful to Kaoru Hirota and Toshio Fukuda for making this selection of papers a part of the journal. We do hope the readers will enjoy this issue.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,003 |
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 ».