Passive Acoustic Glider for Seabed Characterization at the New England Mud Patch
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic payload-equipped underwater gliders are proving to have great potential for maritime intelligence, surveillance, and reconnaissance missions, as well as oceanic environment characterization. This article demonstrates their capabilities for seabed characterization using broadband signals received on a hydrophone-equipped Teledyne Webb Research Slocum glider during the 2017 Seabed Characterization Experiment (SBCEX) conducted on the New England Mud Patch. In the experiment, a source ship maintained a fixed position while combustive sound-source signals were emitted at about 2 min intervals. The glider was programmed to follow a sawtooth-like track through the water column approximately 8 km from the source in an area where the water was ∼72 m deep. Two transmissions were received by the glider at depths separated by about 15 m. Trans-dimensional Bayesian geoacoustic inversion was applied to modal-dispersion data extracted from the received signals via a time-warping technique to study the consistency of the inversion results for signals received at different depths, and the advantages of including signal receptions at different depths in simultaneous inversion. The inferred geoacoustic properties are in good agreement with independent core measurements collected during a geophysical survey, and with other inversion results using data collected by dedicated bottom-moored receivers in the vicinity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».