2019 4th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP 2019)
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
Preface This issue of Proceedings gathers the papers presented at 2019 4th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP 2019) held in Xi’an, China during March 29-31, 2019. ICSP 2019 is an international conference covering research and development in the field of intelligent computing and signal processing and participation from all over the world. More than 400 papers were finally accepted after a double blinded peer review process by international reviewers and academic committee members. Divided into 4 chapters, the papers provide a wide spectrum of researches on wide range of intelligent computing and signal processing. The chapters are devoted to Algorithm and Data Mining, Signal and Image Processing, Automation Engineering and Intelligent Application, Computer Modeling and Performance Structure. Specific research results by conference participants were presented and examined in the light of the frameworks outlined above, which is of interest to academics, researchers and professionals in this field. Two keynote speeches were presented from Prof. Weihua Zhuang, University of Waterloo, Canada, whose topic was about Service Provisioning in 5G Communication Networks; Prof. Nagula Sangary, University of Waterloo & Prudential Technology Ltd., whose topic was about Trends and Challenges in Terrestrial Satellite Wireless Communication Systems in mm-Wave range. All the talks were very impressive for the high level of professionalism, and in many cases original ideas and activities have been accomplished or proposed. List of Committees are availble in this PDF.
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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 | 0,001 |
| 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