Notice bibliographique
Résumé
EN NAGOYA, JAPON, JUSTINA Y EL EQUIPO PUMAS, DEL LABORATORIO DE BIORROBOTICA DE LA FACULTAD DE INGENIERIA, OBTUVIERON EL CUARTO SITIO GENERAL DEL CERTAMEN ROBOCUP MAJOR@HOME, ASI COMO EL GALARDON AL MEJOR SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ Y COMPRENSION DEL LENGUAJE NATURAL. EL ROBOT DESARROLLADO POR UNIVERSITARIOS DIRIGIDOS POR EL INVESTIGADOR JESUS SAVAGE, SUPERO EN LA MISMA CASA DEL SOL NACIENTE A SUS ADVERSARIOS JAPONESES Y CHINOS, Y SOLO FUE REBASADO POR SUS COMPETIDORES PROVENIENTES DE UNIVERSIDADES DE ALEMANIA Y HOLANDA. “COMPETIMOS EN LA CATEGORIA MAJOR PARA ESTUDIANTES DE LICENCIATURA, MAESTRIA Y DOCTORADO, Y ESTUVIMOS MUY CERCA DE LOGRAR UN MEJOR LUGAR; PERO NOS FALLO SOLO UNA PRUEBA DE LA SEGUNDA ETAPA, LA CUAL CONSISTIO EN QUE EL ROBOT ESTABA EN UN RESTAURANTE, ALGUIEN LEVANTABA LA MANO PARA LLAMARLO, EL ROBOT TENIA QUE ACERCARSE, RECIBIR UNA ORDEN Y CUMPLIRLA. JUSTINA DEBIO HABER OBTENIDO ALREDEDOR DE CIEN PUNTOS PERO LOGRO 30, ESO FUE LO DETERMINANTE”, EXPLICO SAVAGE. NO OBSTANTE PUMAS Y JUSTINA RECIBIERON LA DISTINCION AL MEJOR SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ Y COMPRENSION DEL LENGUAJE NATURAL EN LA CATEGORIA AT HOME , EN EL CUAL EL ANDROIDE, POR EJEMPLO, VA A UNA HABITACION Y BUSCA A UNA PERSONA PARA INTERACTUAR CON ELLA; ESA PRUEBA SE LLAMA ROBOT DE SERVICIO DE PROPOSITO GENERAL. A NAGOYA ACUDIERON 14 INTEGRANTES DEL EQUIPO Y COMPITIERON CON UNIVERSIDADES DE CHINA, JAPON, ALEMANIA, HOLANDA, CANADA, AUSTRALIA Y ESTADOS UNIDOS. EL MANDATO IMPERATIVO DE SAVAGE Y SUS ALUMNOS ES TRATAR DE MEJORAR VARIAS APTITUDES DE JUSTINA , COMO RECONOCER PERSONAS Y GESTOS DESDE MAYOR DISTANCIA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».