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Enregistrement W3099113830 · doi:10.1007/978-3-030-51909-4_7

Agent-Directed Simulation and Nature-Inspired Modeling for Cyber-Physical Systems Engineering

2020· book-chapter· en· W3099113830 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSimulation foundations, methods and applications · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyber-physical systemPhysical systemComputer scienceCloud computingPhysical scienceData scienceSystems engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The definition of cyber-physical systemsCyber-Physical Systems (CPS) is revised from the point of view of the evolution of physical toolsEvolution of physical tools. The desirable synergies and contributions of the following disciplines are elaborated to tackle the complexity of cyber-physical systemsCyber-Physical Systems (CPS): simulationSimulation, agent-directed simulationAgent-directed simulation, and systems engineeringSystems engineering, including simulation-based cyber-physical systemsCyber-Physical Systems (CPS) engineeringCyber-Physical Systems Engineering. Over 80 types of systems engineeringSystems engineering are also listed. The richness of paradigms offered by nature-inspired modelingNature-inspired modeling and computing are elaborated on and sources of information, as well as over 60 possibilities offered by nature-inspired modeling, for simulation-based cyber-physical systemsCyber-Physical Systems (CPS) engineeringCyber-Physical Systems Engineering are pointed out. Some other important possibilities, such as cloud computation, big data analytics, cyber security, and ethical issues are treated in other chapters of the book and are not elaborated in this chapter.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,318 · 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