MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296474017 · doi:10.1109/rams51457.2022.9894004

Dynamic k-out-of-n System Reliability under Uncertain Conditions

2022· article· en· W4296474017 sur OpenAlexaff
Aliakbar Eslami Baladeh, Sharareh Taghipour

Notice bibliographique

Revue2022 Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringComputer scienceEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By deploying the Internet of things (IoT), 5G technology, and the development of cloud computing and machine learning algorithms, online information about different aspects of a system is available to the manufacturers. This implies that valuable information about a system’s characteristics, such as its performance in various conditions, instantly comes to the system designers. Ignoring this flow of information in designing a system or not preparing for receiving and analyzing them to take any corrective action and feedback causes the manufacturer to not survive in the competitive markets. Therefore, in designing a system, the role of upcoming information should be considered, and some type of dynamic policy should be prepared to optimally respond to the information.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2022 Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS)Même sujetReliability and Maintenance OptimizationTravaux en français237 207