Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, I have implemented a GPU (graphics processor unit) based sequencing algorithm that finds a sequence or order among data points to optimize a given objective. I have studied the sequencing algorithm as a path planner for an unmanned aerial vehicle (UAV) and also, a basecaller for a miniature DNA sequencer. Parallel implementation utilizing GPU enables faster processing and decision making that are important when data is quite large and a real-time response is critical e.g., in UAV based transportation. The goal of using UAV in my thesis is to construct a wireless sensor network in a remote location by deploying wireless sensor nodes. The proposed path planner, also known as a sequencer, is designed to find the shortest path that is also a safe path using travelling salesman problem. A path is considered safe when the vehicle would not collide with any obstacle. Two sets of heuristic algorithms, one for generating a sequence of waypoints (sequence generator) and another one for constructing a path between two waypoints (path explorer), are used to find the near optimal solution. The highly-parallel multicore GPU is used for the real-time implementation that offloads compute-intensive portions from the traditional CPU to the GPU to make the decision-making process faster. In this thesis, the parallel execution of the sequence generator and the path explorer achieved a 4.82x and 164x speed-up compared to the CPU-only approach respectively. The second sequencer is a palm-sized miniature DNA sequencer, the so-called MinION device. In the case of the MinION, a vast multitude of DNA strands are introduced into the device and converted into noisy electronic time-series signals; these measurements are essentially physical signatures related to the molecular make-up of the sensed DNA. Among a long "pipeline" of analysis steps to be performed on such measurement sequences, the first, and arguably most intensive, is the so-called basecalling step which analyzes the time-series and converts it into the equivalent monomeric base of the DNA under test using the Viterbi algorithm.
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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 ».