A Simulation Algorithm Capable Of Modelling Spatial Impact Points From The Neutralization Of An Improvised Explosive Device
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.
Notice bibliographique
Résumé
An improvised explosive device (IED) is a bomb constructed from unknown materials, often concealed, such as inside an innocuous container, and deployed in unconventional ways resulting in a potentially deadly weapon. Public safety personnel such as Explosive Disposal Units (EDUs), are trained in the safe handling of explosives and the threats posed by IEDs. One method of neutralizing a suspect IED is to use water fired from a high-powered dispersion weapon commonly known as a disrupter cannon. Our research proposes an algorithm for developing an IED neutralization simulation that can emulate real-world physical effects of the successful neutralization of an IED without danger to the public or first responders. This algorithm includes 6 methodologies with the goal of providing EDU with additional information on the potential physical dispersion of the components of an IED and any major points of impact (splatter) and possible actionable intelligence on the pose and direction of a disrupter cannon for a successful neutralization of an IED. We have developed a prototype simulation based on this algorithm and evaluated the simulation with an appropriate real-world disrupter and compared the real-world splatter to our simulation’s splatter. We argue systems developed with our algorithm may provide relevant information directly from the simulation and can be accurately used to analyze particle dispersion for the purposes of augmenting EDU IED neutralization processes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle