Study on Composition Analysis and Species Identification of Glass Relics Based on the Multiple Linear Regression Model
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Notice bibliographique
Résumé
Antique glass products are highly susceptible to environmental influences and weathering, and their chemical composition ratios are prone to change. Given this, this article is based on integrating known data processing and mathematical methods such as comprehensive evaluation and mean analysis to establish a multiple linear regression model to explore the changes in surface chemical composition. According to the clustering analysis method, accurately classify subcategories and explore the rationality and sensitivity of the classification results. Finally, use Euclidean distance to determine the unknown category of cultural relics to be tested. The results show that: (1) For lead barium glass, Na<sub>2</sub>O and Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> have a protective effect on weathered cultural relics, and the SiO<sub>2</sub> content decreases after weathering, while the PbO, BaO, P<sub>2</sub>O<sub>5</sub>, and CaO content increases; For high potassium glass, the content of SrO, SnO, and SO<sub>2</sub> is almost zero, and the content of Na<sub>2</sub>O remains unchanged before and after weathering. The content of SiO<sub>2</sub> increases while the content of other elements decreases. (2) The model successfully subdivided the glass subclass into four categories: low SiO<sub>2</sub>, BaO-PbO-CuO, high PBO high BaO-SO<sub>2</sub>, low BaO high PbO-SiO<sub>2</sub>, and high SiO<sub>2</sub>-PbO low BaO-Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>. Three types of high potassium glass: high SiO<sub>2</sub>, low SiO<sub>2</sub>, SiO<sub>2</sub>-CaO-Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle