MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2922802510 · doi:10.22215/etd/2018-12842

Novel Solutions and Applications of the Object Partitioning Problem

2018· dissertation· en· W2922802510 sur OpenAlexaff
Abdolreza Shirvani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmark (surveying)Computer scienceBlock (permutation group theory)Theoretical computer scienceObject (grammar)Big dataProcess (computing)AutomatonCellular automatonDistributed computingData miningAlgorithmArtificial intelligenceProgramming languageMathematicsGeographyCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis considers the fundamental problem of "partitioning" which is allpervasive in computer science. It has applications in "Big Data" because the vast amounts of data encountered in "Big Data" applications cannot be processed in a single block, but are better analyzed when it is partitioned in various monolithic units. It also has direct applications in numerous areas including databases, process scheduling, mapping and image retrieval. In this research we consider a specific instantiation of the Object Partitioning Problem, namely the Equi-Partitioning Problem (EPP), in which the partitions are equi-sized. In particular we concentrate on the various Learning Automata (LA)-based solutions. In this regard, the Object Migration Automata (OMA), and its variants have been the benchmark solutions.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,276

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOptimization and Search ProblemsTravaux en français237 207