MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2602941503 · doi:10.1117/3.2265064.ch6

Justice in Rational Transmission

2017· book-chapter· en· W2602941503 sur OpenAlexaff
Jose A. García, Rosa Rodríguez‐Sánchez, J. Fdez‐Valdivia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Image Fusion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRationalityTransmission (telecommunications)PixelTheoretical computer scienceComputer scienceWaveletAction (physics)ConstellationNode (physics)Artificial intelligenceMathematicsTelecommunicationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Chapter 1 we formulated a rational system for transmission. In Chapters 4 and 5 we integrated rationality and cooperative action to show how disproportionately large benefit gains for quantizers and strong oscillations in gain at very low bit rates can be prevented. In this last chapter we study the quantizer formation to provide a just approach for rational transmission. Figure 6.1 summarizes the relationship among rationality, cooperative action, and justice in the problem of progressive transmission. In a rational system for transmission, a discrete wavelet transform provides a representation of the original image, and the SOT naturally defines the spatial relationship in the pyramid that results from the transformation. Each node of the tree corresponds to a pixel, and its direct descendants (offspring) correspond to the pixels of the same spatial orientation in the next finer level of the pyramid. Transform coefficients in an SOT correspond to a particular region of the original image, and thus, each SOT is associated with one spatial region. Individual SOTs may be grouped together to form a reduced number of quantizers that convey structural information about the picture to the rational transmission. A prioritization protocol, whereby the order of importance is determined by means of a rational approach, involves a choice at each truncation time among alternative quantizers for further transmission in such a way as to avoid certain forms of behavioral inconsistency, as described in Chapter 1.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Image Fusion TechniquesTravaux en français237 207