Software-based Monitoring for Calibration of Measurement Units in Real-time Systems
Notice bibliographique
Résumé
In real-time systems, every task is characterized by its deadline where each task is expected to perform a function producing a correct result within a specified amount of time. A hard real-time system can lead to catastrophic failure if any task misses delivering the correct value at the right time. Although it is very important, most research works in real-time systems avoid discussion on the correctness of values at different points in time. Measurement units or instruments can be integrated with real-time systems to perform sensitive measurements where the measurement accuracy of a device is an essential factor for the precise result. Periodic inspections and calibrations of the measurement units validate the consistent measurement accuracy to ensure the safety of a system. In this paper, we present a software-based monitoring approach for the auto-calibration process that compares sporadically the accuracy of measurement units with the set of determined measurement standards such as National Institute of Standards and Technology (NIST) to ensure the correctness of the measurement instruments. This approach will automatically guide us to correct the measurement errors if the electronic devices are unable to perform with expected accuracy. To explain the applicability of our proposed strategy, we define different techniques considering the availability of the calibration standards and finally show an experiment of anomaly detection in a resistive voltage divider as a case study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».