Program
Notice bibliographique
Résumé
meta-learning.Specifically, we will introduce three lines of meta-learning methods, i.e., gradient-based methods, metrics-based methods, and memory-based methods.Furthermore, we will also present the application of meta-learning in real-world systems such as smart grids and transportation systems.Finally, we will discuss the challenges and potential research directions. T2: Tutorial 2 -Introduction to Codes and StandardsNehad El-Sherif Room: Harbour Suites B Codes and Standards are indispensable because of the essential role they play in our lives.They touch every aspect of our lives by ensuring safety, quality and reliability of products and services.Additionally, codes and standards guarantee compatibility between different markets to facilitate international trade.According to Raymond G. Kammer, the past director of the US National Institute of Standards and Technology (NIST), about 80% of global merchandise trade is affected by standards and by regulations that embody standards.Therefore, it is important to understand the standards development process, the different types of standards, and how to become actively involved in the development process.This tutorial provides attendees having little or no background of codes and standards with the information required to develop a basic understanding of the topic.It also serves as a refresher for experienced attendees.The 5W's method will be used to engage attendees and historical examples to emphasize the importance of complying with codes and standards.Innovation and its relation to standards will be discussed.Finally, a real-life design example will be shared with attendees to demonstrate how codes and standards are applied in practice.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,232 | 0,097 |
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 ».