Notice bibliographique
Résumé
The organizing committee of the 5th International Conference on Electrical Engineering, Control and Robotics (EECR 2019) aimed to facilitate interaction among participants for the latest progress and development in the fields of electrical engineering, control and robotics. Through this conference, the committee intends to enhance the sharing of individual experiences and expertise in electrical engineering, control and robotics with particular emphasis on the technical challenges associated with varied applications in these fields. The conference was held in Xihu Hotel of SCUT, Guangzhou, China, January 12-14, 2019, organized by Sichuan Institute of Electronics with the support of South China University of Technology, University of Electronic Science and Technology of China and Southwest Minzu University. Despite the high quality of most of the submissions, the final proceedings of EECR 2019 includes 62 papers, which were presented at the conference and that were selected after a thorough reviewing process. The authors of these papers come from different countries from Europe, Australia and Asia etc.. The contributions of the technical program committee and the referees are deeply appreciated. Most of all, we would like to express our sincere thanks to the authors for submitting their most recent works and the organizing committee for their enormous efforts to turn this event into a smoothly running meeting. We sincerely hope that this publication will prove to be an important resource for the scientific community. Prof. Chun-Yi Su Concordia University, Canada Jan. 18, 2019
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,436 | 0,316 |
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 ».