Structural Health Monitoring of Intelligent Infrastructure Conference 2017 (Structural Health Monitoring in Real-world Application, 05-08 December 2017)
Notice bibliographique
Résumé
The Structural Health Monitoring (SHM) of road traffic bridges and heritage buildings and the reliability assessment of the design of structural members and systems have both received a great deal of attention by researchers in Australia and worldwide, with many methods of monitoring and analysis now being developed. The objectives of the SHMII-8 Conference are to promote and advance the Field of Structural Health Monitoring in Australia and the southern hemisphere, specifically to showcase achievements, exchange ideas and disseminate knowledge nationally and internationally, and to raise general community awareness on the need for, and value of, SHM research and application. With a theme of Structural Health Monitoring in Real-world Application, the SHMII-8 Conference will feature a strong program of keynote lectures, invited lectures, technical visit and touring activities. The three-day Conference program will include keynote lectures, invited lectures, technical visit and touring activities. English will be the official language of the Conference for both oral and written presentation. ISHMII holds the SHMII official conference every two years and once or more official workshops (such as CSHM), usually in alternating years. SHMII-8 will build on the success of SHMII-1, held in Tokyo 2003, SHMII-2 in Shenzhen 2005, SHMII-3 in Vancouver 2007, SHMII-4 in Zurich 2009, SHMII-5 in Cancun 2011, SHMII-6 in Hong Kong 2013 and SHMII-7 in Turin 2015. Chair Professor Tommy Chan Co-chair Dr Saeed Mahini
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,027 |
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 ».