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Enregistrement W4254271241 · doi:10.1109/mpel.2020.3033691

PEDG 2021

2020· article· en· W4254271241 sur OpenAlexaff
Jinjun Liu, Željko Jakopović, Sudip K. Mazumder, Juan Carlos Balda, Frede Blaabjerg, Liuchen Chang, Rik Dedoncker, Deepak Divan, J.H.R. Enslin, Gerard Hurley, Fred C. Lee, Jinjun Liu, L H Lorenz, Cruz Denizar, Martin Ordonez, Dong Tan, Mark Xu, Suman Debnath, Jianzhe Liu, Ankit Gupta, Lina He

Notice bibliographique

RevueIEEE Power Electronics Magazine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-Champaign
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

on Power Electronics for Distributed Generation Systems (PEDG 2021) will be held between June 28 -July 1, 2021.This international symposium, sponsored by IEEE Power Electronics Society (PELS) and organized by the PELS Technical Committee on Sustainable Energy Systems, will provide a venue for experts to present the results of their cutting-edge research in power electronics and distributed generation (DG) systems.PEDG 2021 will feature all-virtual plenary speeches, tutorials, and regular technical and poster sessions on theory, analysis, design and development, testing, deployment, and impact of power electronics for DG and systems, energy storage systems, and sustainable sources.All papers presented at PEDG 2021 will appear on IEEE Xplore.Three papers will be awarded "Best Paper", as selected from the paper submissions.PEDG 2021 will be hosted entirely on an engaging and easily accessible online platform.Attendees will gain a unique opportunity to connect with the global power electronics community and gain access to the various technical sessions that PEDG 2021 has to offer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5380,439

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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