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Enregistrement W2912716673

Proceedings of the 8th annual IEEE/ACM international symposium on Code generation and optimization

2010· article· en· W2912716673 sur OpenAlexaff
Andreas Moshovos, Greg Steffan, Kim Hazelwood, David Kaeli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueModel-Driven Software Engineering Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary sciencePleasureComputer scienceOperations researchPsychologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On behalf of the entire Program Committee, it is our pleasure to present the final program of papers selected for CGO 2010. This year we received a total of 70 submissions. Program Committee members were provided the opportunity to bid on the papers to review. Each paper was assigned to 4 PC members, with an additional review assigned to an expert solicited by the Program Chairs. Each paper received on average 4.94 reviews. The entire review process was double-blind. Papers receiving reviews with large deviations were discussed by PC members through email prior to the Program Committee Meeting. The CGO 2010 Program Committee Meeting was held in Boston, MA on Saturday November 7th. 27 of the 31 PC members attended in-person, with one person attending electronically. We particularly want to acknowledge those PC members that traveled long distances and internationally to be present at the meeting. This year CGO received a high number of quality papers. 29 papers were selected for the final program. CGO continues to draw a high percentage of international submissions; 44.3% of the submissions had at least one author from outside of the US. CGO also maintained its tradition of drawing contributions from industry, with 14.3% of the submissions having at least one author from industry. We are also happy to present two stimulating keynote talks from industry leaders. Ben Zorn from Microsoft Research will talk to us about a new definition of performance for future applications. CJ Newburn from Intel will present his perspectives on heterogeneous computing systems, and specifically the role that Intel technology will play. We thank our keynotes for agreeing to spend their time sharing their thoughts with the CGO community.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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