Robust approach to monitoring Lagrangian transport in very large volume
Notice bibliographique
Résumé
State-of-the-art flow measurements utilize four or more high-speed cameras to perform highly-accurate Lagrangian particle tracking (LPT) in small to medium-sized measurement volumes (Schanz et al., 2016). Hou et al. (2021) suggested a novel approach to allow measurements in significantly larger measurement volumes (O(10m3 )) while reducing the experimental effort. A single camera is used to track centimeter-sized soap bubbles in three dimensions by not only evaluating the bubble-center location but also the bubbleimage size. Possible applications of the suggested approach include - but are not limited to - measurements in industrial wind tunnels (Hou et al., 2021), full-scale measurements in the atmospheric boundary layer (Rosi et al., 2014; Toloui et al., 2014), and the characterization of airflow in indoor spaces, such as offices or classrooms (Kahler et al., 2020). In the context of the recent pandemic, the latter application could ¨help to reduce infection risk by designing appropriate air circulation. Hereby, frequent air exchange is recommended, while direct airflow from individual to individual should be avoided (WHO, 2020). The present study strives to optimize and simplify the experimental set-up as well as to characterize the accuracy of the novel single-camera approach. Figure 1(a) shows the set-up used to characterize the novel approach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».