Virtualization of the drenched POOMPUHAR Port utilizing bathymetric data processing
Notice bibliographique
Résumé
Marine archaeologists have unearthed Poompuhar, an ancient city, and harbor from the 4th century BCE that was situated in the Mayiladathurai District of Tamil Nadu, a southern Indian state. During the early Chola Kingdom's control, it was a well-established historical and ancient port that emerged with the growing oceangoing trade. This historic city and harbor serve as a metaphor for Tamil Nadu State civilization in the early 20th century. Then, in the year 500 AD, large shore waves swept this city away and destroyed it. These ancient cities and port ruins are still submerged and dispersed around the ocean's deep bottom. In reality, thorough examination and recreation of the life histories of harbour cities like Poompuhar are required to unearth several hidden virtues from the past. High-quality bathymetric data of the ocean floor have been gathered using multi-beam echo sounders. The primary results of the work are the precise identification and geo-tagging of the study region, the processing of the raw bathymetric data, and the thorough removal of undesirable signals. Here we have the interpolation method, which is important in creating bathymetric maps. Inversed Distance Weighting (IDW), one of several interpolation methods that are built into a GIS program, is used to create a bathymetric map based on the input processed bathymetric data. Later, the interpolated surface can be used to create a digital elevation model. The primary topic of this work is IDW, which focuses on a spatial and 3D interpolation approach to map the seabed using the provided input data. As a result, the IDW interpolation technique can be used to detect any submerged terrain anywhere in the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».