REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS E PADRÃO CPAQV 100 PARA ANÁLISE DO MOVIMENTO HUMANO
Notice bibliographique
Résumé
Um dos tipos de redes neurais artificiais (RNA) mais utilizados para analise de imagens sao as Redes Neurais Convolucionais (RNC). O objetivo deste artigo e propor a partir do modelo adotado pelo CIFAR, um padrao de super classes e classes para treinamento de RNC para analise do movimento humano chamado de CPAQV 100, desenvolvido por pesquisadores do Centro de Pesquisas Avancadas em Qualidade de Vida (CPAQV). Metodos: Foi adotado o padrao do Canadian Institute for Advanced Research - CIFAR) para o desenvolvimento do presente criterio de super classes e classes para analise do movimento humano. Na primeira etapa foram definidas as 20 super classes que sao grandes conjuntos de atividade fisica voluntaria que apresentam caracteristicas em comum, como, por exemplo, atividades aquatica indoor. O principal criterio para criacao das super classes foi abranger o maior espectro de diferentes atividades fisicas em varios cenarios (atividades da vida cotidiana, mundo do trabalho, esportes em geral atividades recreacionais fisicamente ativas, etc.). As classes foram definidas a partir de tres criterios: 1) ser atividade fisica locomotora voluntaria; 2) Que o movimento do criterio anterior sendo atendido seja praticado por centenas de milhares ou milhoes de milhoes de pessoas no mundo; 3) Que preferencialmente sejam esportes olimpicos ou que tenham competicoes mundiais. Resultados e Discussao: O CPAQV 100 apresenta a seguinte estrutura: 20 super classes, abrangendo o maior espectro possivel, de atividades fisicas voluntarias, sendo que o CPAQV 100 apresenta 20 classes e cada classe cinco categorias. Conclusao: uma vez definidas as super classes e classes, alcancamos o objetivo de abranger 100 diferentes tipos de atividades fisicas, segundo os criterios previamente definidos. E evidente que trata-se da primeira etapa da construcao de uma database sobre movimento humano voluntario, que certamente sera ampliado nos proximos anos. Mas foi dado o primeiro passo.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,023 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».