Proceedings of the 8th international conference on Mobile systems, applications, and services
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the 8th Annual ACM International Conference on Mobile Systems, Applications and Services -- MobiSys'10 -- in beautiful San Francisco. MobiSys provides a highly-selective forum for cutting-edge research that takes a broad systems perspective of mobile computing. Papers appearing in this year's conference cover a range of topics: from smartphones and energy-efficient localization to collaborative sensing and automotive applications. Notably, there is an increasing emphasis on smartphones, which reflects their growing momentum as powerful, programmable mobile systems. Continuing the tradition of past conferences, this year's conference is preceded by a day of workshops and a PhD forum. Prof. Rosalind W. Picard and Prof. Deborah Estrin are delivering the keynote speeches this year, discussing their research in affective computing and participatory sensing. The demonstration and poster chair, Romit Roy Choudhary, has put together an exciting session that exhibits the best of the current work in our field. MobiSys'10 received 126 submissions, which is roughly the same as the last three years. The papers were reviewed in two rounds. Each paper received at least three reviews during the first round. Based on these reviews, 86 papers were selected to be reviewed in the second round, with each paper receiving up to two additional reviews. All papers discussed at the PC meeting received at least five reviews, almost all of them from PC members. In addition, every review was read and vetted for quality by the PC chairs. All told, our diligent reviewers produced 527 reviews. We discussed 59 papers at an all-day PC meeting, which followed the HotMobile workshop in Annapolis, MD. At the meeting, 25 papers were accepted to appear in the conference program. All accepted papers were shepherded by a PC member.
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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 | 0,001 | 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 ».