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From DReAM to Dollars

2004· article· en· W4378446462 sur OpenAlexaff
Marco Nespeca

Notice bibliographique

RevueTechnical programs and proceedings/Technical program and proceedings · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArchitecture and Computational Design
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital printingManufacturing engineeringQuality (philosophy)DreamProduction (economics)Session (web analytics)Computer scienceDigitizationEngineeringEngineering managementTelecommunicationsEngineering drawingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presentation will focus on ‘Real Life’ machine installations and present the revolution from analogue to digital printing focusing on how specific industrial needs and met using the DReAM.One year ago at DPP2003 Reggiani Macchine presented our DReAM printer, this machine developed in collaboration with Scitex Vision and Ciba Specialty Chemicals introduced a novelty to the textile industry. The only digital printing machine designed for small production runs and high quality output: the DreAM.In fact our production speed is 150 m2 per hour with a printing resolution of 600 DPI.In 2004 at NIP20 we would like to present the evolution of our technology, essentially from inception to developmental prototype and focus on the industrial reality. Presenting under the session assignment of ‘Production Digital Printing’ we will illustrate the technological streamlining of our digital printing systems incorporating inline full cycle production situations developed specifically for some of our most avant-garde clients who together with Reggiani Macchine and our partners are clearly bridging the gap between analogue and digital realities in the printing industry. Integrating; preparation and finishing machinery, quality control and cutting instruments and the correct chemistry to ensure a high quality product at an industrial production level.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0150,016
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2610,120

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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