2018 11th International Conference on Computer and Electrical Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Preface We are very pleased to welcome all of you to 11th International Conference on Computer and Electrical Engineering held in Tokyo, Japan during October 12-14, 2018. ICCEE was started in Phuket Island, Thailand in the year of 2008 and after the success of the first edition, it has been held annually from 2009 to 2017 in Dubai (UAE), Chengdu (China), Singapore, Hong Kong, Paris (France), Geneva (Switzerland), Paris (France),Barcelona (Spain), and Edmonton (Canada). With the successful experience over the past 10 years, This year, ICCEE starts off for the new decade. The goal of ICCEE2018 is to discuss the latest research and results of scientists and engineers from academic side and industrial side related to computer and electrical engineering topics. All the papers were subjected to peer-review by conference committee members and international reviewers. We had 55 submissions and accepted 30 high quality papers related to computer and electrical engineering such as data science, software engineering, image analysis, computer science, control technology, electronic power technology and so on. The acceptance rate was 54.5%. The attendees are from various regions such as Asia, Oceania, Europe and Africa. We also have five invited speakers from US, India and Japan. The proceedings give an exciting and wide-ranging discussion of the topics presented at ICCEE2018. The ICCEE2018 has been organized in the program chapters as: Data Science and Software Engineering; Image analysis and processing technology; Computer Science and Information Engineering; Electronics and Communication Engineering; Power machinery & measurement and control technology; Electronic power technology and energy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,182 | 0,136 |
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 ».