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
In this dissertation, a state-based regression function for planning domains where an agent does not have complete information and may have sensing actions is presented. Both binary and multi-valued domains are considered, and the 0-approximation [SB01] is employed to define regression with respect to that semantics. In binary domains, the use of 0-approximation means using threevalued (true, false, and unknown) states. In multi-valued domains, each fluent in a state is assigned an unknown value or a value in a finite set of the fluent's prescribed values. Although planning using this approach is incomplete with regard to the full semantics, it is adopted to have a lower complexity. The soundness and completeness of the regression formulation with regard to the definition of progression are presented. More specifically, the dissertation shows that a plan obtained through regression for a planning problem is indeed a progression solution of that planning problem, and that for each plan found through progression, using regression one obtains that plan or an equivalent one. A contingent planner that utilizes the regression function is then developed and the soundness and completeness of the planning algorithm are proved. Heuristic measures are also employed to improve the planning performance. Experimental results with respect to several well-known planning problems in the literature and self-created domains are presented.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle