MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2953079802 · doi:10.48550/arxiv.1810.01567

Lattice-based Robust Distributed Source Coding

2018· preprint· en· W2953079802 sur OpenAlexaff
Dania Elzouki, Sorina Dumitrescu, Jun Chen

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaussianRate distortionLattice (music)Coding (social sciences)Computer scienceDistributed source codingQuadratic equationAlgorithmShannon–Fano codingSource codeMathematicsVariable-length codeStatistical physicsTheoretical computer sciencePhysicsStatisticsDecoding methodsQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a lattice-based robust distributed source coding system for two correlated sources and provide a detailed performance analysis under the high resolution assumption. It is shown, among other things, that, in the asymptotic regime where 1) the side distortion approaches 0 and 2) the ratio between the central and side distortions approaches 0, our scheme is capable of achieving the information-theoretic limit of quadratic multiple description coding when the two sources are identical, whereas a variant of the random coding scheme by Chen and Berger with Gaussian codes has a performance loss of 0.5 bits relative to this limit.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,110 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetWireless Communication Security TechniquesTravaux en français237 207