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Enregistrement W2896682231 · doi:10.11606/t.55.2018.tde-18102018-104924

Soluções de tomadas de decisões inteligentes para infraestruturas residenciais

2018· dissertation· pt· W2896682231 sur OpenAlexaff
Geraldo P. Rocha Filho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Home automationProcess (computing)Node (physics)Wireless sensor networkEnergy consumptionService (business)Decision-makingComputer networkComputer securityEngineeringTelecommunicationsBusinessOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AGRADECIMENTOSA jornada de um doutorando não é apenas quatro anos, costumo dizer que é necessário investir no mínimo 22 anos da vida, que vão desde o fundamental até a pós-graduação, para ser um Doutor.Foi uma jornada longa e árdua que exigiu muita persistência, mas o final é gratificante.Durante a trajetória, obtive o apoio de pessoas especiais que gostaria de deixar registrado meus singelos agradecimentos.Agradeço à minha esposa Cristiane de Azevedo Guimarães que, com palavras sábias, sempre apoiou nas minhas decisões e incentivou a seguir em frente.Agradeço ainda pelo seu companheirismo incondicional, pela sua compreensão nos momentos que necessitei e por transformar os dias ruins em excelentes.Agradeço à minha irmã Thiaquelliny Teixeira Pereira e aos meus pais Geraldo Pereira Rocha e Adenita Teixeira Pereira pelos inúmeros incentivos para realizar uma pós-graduação de excelência, digna da USP.Sem eles, essa conquista não seria possível.Ainda agradeço por mostrarem que com persistência, dedicação e esforço os objetivos desejados são alcançados.Agradeço ao meu Orientador Prof. Jó Ueyama, que se tornou um grande amigo, por acreditar no meu potencial e pela confiança no desenvolvimento desta tese.Destaco os seus valorosos conselhos acadêmicos, e até mesmo os conselhos pessoais, que foram essenciais para a minha formação profissional.Ainda, agradeço pela paciência e atenção nos momentos que necessitei.Agradeço ao Prof. Leandro A. Villas e Prof. Gustavo Pessin que, além de disponibilizar os seus preciosos tempos com discussões agradáveis, se tornaram grandes amigos.Agradeço também pelas inúmeras sugestões com a colaboração direta, as quais auxiliaram para o amadurecimento desta tese.Agradeço aos colegas e amigos do LaSDPC (Laboratório de Sistemas Distribuídos e Programação Concorrente), Intermídia e a todos que colaboraram de maneira direta e indireta para o desenvolvimento desta tese.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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