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Enregistrement W3183468528 · doi:10.1142/s259172852130004x

Review of Geoacoustic Inversion in Underwater Acoustics

2021· article· en· W3183468528 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

RevueJournal of Theoretical and Computational Acoustics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNaval Nuclear Propulsion Program (Naval Reactors)Innovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésInversion (geology)UnderwaterAttenuationAcousticsGeologyInferenceComputer scienceInverse problemBayesian inferenceAcoustic dispersionBayesian probabilitySeismologyMathematicsOceanographyAcoustic waveArtificial intelligencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews the progress in geoacoustic inversion over the past several decades. The review is separated into two parts. The first part reviews developments in model-based inversion methods that have led to present day usage of Bayesian inference. Theoretical foundations for the inversion methods are outlined, and limitations of model-based approaches are discussed. Examples are briefly described of applications of model-based inversion with different types of experimental data. The second part reviews recent developments in model-free inversion methods, focusing on discussion of distortion of estimated geoacoustic model parameters caused by model mismatch. It is shown that distortions in estimated model parameters lead to errors in interpreting characteristics of dispersion in the ocean waveguide, in particular the frequency dependence of sound attenuation in marine sediment. This review concludes with perspectives on new directions in research that promise improvement in inversion performance.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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