Igniting the Innovation’s Competencies at Engineering Schools: IoT to the Cloud Labs Network in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Learning and innovation’s skills are increasingly recognized as key factors separating students who are prepared formore complex environments of life and work in the twenty-first century, and those who are not. The relationshipbetween the industry and the academia is undoubtedly in Mexico and several countries nowadays a very importantsocial and institutional phenomenon. Academy and Industry have always been cooperating in a win-win manner. Overtime, this relationship has evolved in many mechanisms where learning skills developed strongly, but at present,innovation skills are taking more relevance. Efforts like an “IoT to the Cloud Innovation Labs Network” implementedby the Intel® Guadalajara Design Center in Mexico are contributing to foster the innovation’s competencies and skillsfrom students and have been having a profound impact at the local ecosystem at each one of the states where these labsare established. As part of the results, this labs network has been bringing more than 200 innovative projects, indifferent areas like smart agriculture, Internet of Things, automation, wearables, smart hearth, and robots, amongothers. Additionally, more than 3200 people (students, teachers, individuals from the industry and government) havebeen receiving some training coming from this labs network. All the courses and workshops have been deployed in atrain the trainers’ model, bringing a strong, scalable possibility and impact, to the local ecosystems and each one of thestates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».