Notice bibliographique
Résumé
2023 7th International Conference on Artificial Intelligence, Automation and Control Technologies (AIACT 2023) is organized by Hong Kong Society of Mechanical Engineers. AIACT 2023 is a not-to-be-missed opportunity that distills the most current knowledge on a rapidly advancing discipline in one conference. Join key researchers and established professionals in the field of Artificial Intelligence, Automation and Control Technologies as they assess the current state-of-the-art and roadmap crucial areas for future research. For a combination of reasons, most of the authors could not attend offline conference. AIACT 2023, which was planned to be held in Kunming, China from February 24 to 26, 2023, was changed to a virtual event and was held on February 24, 2023 through Tencent VooV software. This approach not only reduces people’s travel, but also satisfies the need of communication. AIACT 2023 is targeted on providing opportunities to bring together the related researchers to share their most recent research achievements in these fields, and thus promote more advanced research. More than 30 participants attended the meeting, most of them were from China. Three renowned speakers given speeches about their latest research and reports. They are: Prof. Dan Zhang, from York University, Canada; Prof. Wenqiang Zhang, from Fudan University, China; Prof. Hongliu Yu, from University of Shanghai for Science and Technology, China. On the behalf of the conference organizing committee, I would like to express my great appreciation to the three keynote speakers (45 minutes each, including Q&A). In addition, the conference included one oral session and one poster session. In the oral session, each presentation was allotted 15 minutes. At the end of each session, the participants were engaged in discussions for future collaborations. A group photo was taken at the conference. List of Committees 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 | 0,008 |
| 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 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,570 | 0,439 |
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 ».