Notice bibliographique
Résumé
2022 6th International Conference on Frontiers of Sensors Technologies (ICFST 2022) was sponsored by Jiangsu University of Science and Technology, China and technical supported by University of Chinese Academy of Sciences, China. Due to the ongoing anti-epidemic measures, the conference was finally held online via Zoom during November 18-20, 2022. Featured invited keynote speeches as well as peer-reviewed paper presentations, ICFST 2022 provided a platform for researchers, engineers, academicians as well as industrial professionals from all over the world to present their research results and development activities in Frontiers of Sensors Technologies. It is with great pleasure that I present a printed version of the papers given at the conference. This year, 11 papers were accepted to be collected in the conference proceedings-Journal of Physics: Conference Series. All the contributed papers were rigorously peer-reviewed by international reviewers who are organizing and advisory committee members as well as experts in the field from all over the world. On behalf of the organizing committee, I would like to express my sincere gratitude to all the reviewers for their great professionalism and efforts. Finally, the appreciation also goes to all participants for their contributions to the conference program and for their contributions to this Proceedings. The proceedings is divided by topic into 3 chapters: Advanced Sensor Principle and Design, Sensor Measurement and Application and Material Performance Analysis and Preparation It is my hope that you will find that the contributions presented in this proceedings are valuable references for supporting the development in the fields of Frontiers of Sensors Technologies in future. Hope to see you next year onsite! Conference Chair Prof. Cheng Li, Memorial University of Newfoundland, Canada List of Committees, Statement of Peer Review are available in this pdf.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,515 | 0,405 |
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 ».