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Enregistrement W4247891029 · doi:10.1088/1757-899x/787/1/011001

Preface

2020· article· en· W4247891029 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Technology and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaEngineeringAutomotive industryEngineering managementAeronauticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2019 International Conference on Intelligent Transportation and Vehicle Engineering (ICITVE 2019), hosted by School of Automotive and Transportation Engineering, Heilongjiang Institute of Technology, was successfully held in Chongqing, China during December 6-8, 2019. ICITVE 2019 aims to provide a platform for experts, scholars, and practitioners in the field of Intelligent Transportation and Vehicle Engineering to share the latest research results, discuss existing problems and challenges, explore cutting-edge technologies, and enhance their cooperation. We are honored to have Prof. Baixue Fu, Dean of School of Automotive and Transportation Engineering, Heilongjiang Institute of Technology, China, and Prof. Traian Mazilu from University Politehnica of Bucharest, Romania to jointly chair this conference. And we invited over 30 excellent scholars form east and west to constitute the Academic Committee of ICITVE 2019. During the conference, five remarkable experts gave excellent keynote speeches related to the field of Intelligent Transportation and Vehicle Engineering on site. Prof. Devinder Yadav from University of Nottingham Ningbo, China discussed emission control at airports and advances in alternate propulsion in civil aviation industry . Assoc.Prof. Seyed Mohammadreza Ghadiri from Malaysia University of Science & Technology, shared his research on Speed Limit Obedience Factor (SLOF) A New Countermeasure to Improve the Efficiency of The Advisory Intelligent Speed Adaptation . Prof. Said Easa from Ryerson University Toronto, Canada held a speech on Smart Mobility: Challenges and Solutions . Prof. Fangwu Ma from Jilin University, China discussed the Outlook of Ecosystem of New Mobility . And Senior Engineer Chengyong Niu, Project Supervisor from Chongqing Vehicle Test & Research Institute Co., Ltd, China had a speech on Test and application challenges for autonomous vehicle at level 3 and below . Thanks to these wonderful speeches given by the distinguished experts, the conference has formed a lively and heated academic vibe on site. We are happy to present the proceedings of ICITVE 2019 featured the new advances and research results in the fields of transportation and vehicle engineering research. All papers have been through rigid review process to comply with the requirements of international publication. We would to like to express our sincere gratitude to all the participants attending the conference, who made this conference a great success. We want to thank our honorific chairmen for hosting this conference, the distinguished keynote speakers for giving insightful speeches, and all authors for submitting their study paper. We hope this conference and the proceedings of it could serve as a good reference for those who work in the field of Intelligent Transportation and Vehicle Engineering. We aim to hold this conference every year to make it an convenient platform for people to share views and experiences in intelligent transportation and vehicle engineering and related areas. We would like to see you next year. Thank you. Committee of ICITVE 2019 List of Committee members are available in this pdf.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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