Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many empirical studies suggest that samples of continuous-time signals taken at locations randomly deviated from an equispaced grid (i.e., off-the-grid ) can benefit signal acquisition, e.g., undersampling and anti-aliasing. However, explicit statements of such advantages and their respective conditions are scarce in the literature. This paper provides some insight on this topic when the sampling positions are known, with grid deviations generated i.i.d. from a variety distributions. By solving a square-root LASSO decoder with an interpolation kernel we demonstrate the capabilities of nonuniform samples for compressive sampling, an effective paradigm for undersampling and anti-aliasing. For functions in the Wiener algebra that admit a discrete s -sparse representation in some transform domain, we show that $${\mathcal {O}}(s{{\,\mathrm{poly\,\hspace{-2pt}log}\,}}N)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo>(</mml:mo><mml:mi>s</mml:mi><mml:mrow><mml:mspace/><mml:mrow><mml:mi>poly</mml:mi><mml:mspace/><mml:mspace/><mml:mi>log</mml:mi></mml:mrow><mml:mspace/></mml:mrow><mml:mi>N</mml:mi><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:math> random off-the-grid samples are sufficient to recover an accurate $$\frac{N}{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mfrac><mml:mi>N</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:mfrac></mml:math> -bandlimited approximation of the signal. For sparse signals (i.e., $$s \ll N$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>s</mml:mi><mml:mo>≪</mml:mo><mml:mi>N</mml:mi></mml:mrow></mml:math> ), this sampling complexity is a great reduction in comparison to equispaced sampling where $${\mathcal {O}}(N)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo>(</mml:mo><mml:mi>N</mml:mi><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:math> measurements are needed for the same quality of reconstruction (Nyquist–Shannon sampling theorem). We further consider noise attenuation via oversampling (relative to a desired bandwidth), a standard technique with limited theoretical understanding when the sampling positions are non-equispaced. By solving a least squares problem, we show that $${\mathcal {O}}(N\log N)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mi>O</mml:mi><mml:mo>(</mml:mo><mml:mi>N</mml:mi><mml:mo>log</mml:mo><mml:mi>N</mml:mi><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:math> i.i.d. randomly deviated samples provide an accurate $$\frac{N}{2}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mfrac><mml:mi>N</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:mfrac></mml:math> -bandlimited approximation of the signal with suppression of the noise energy by a factor $$\sim \frac{1}{\sqrt{\log (N)}}.$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:mo>∼</mml:mo><mml:mfrac><mml:mn>1</mml:mn><mml:msqrt><mml:mrow><mml:mo>log</mml:mo><mml:mo>(</mml:mo><mml:mi>N</mml:mi><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:msqrt></mml:mfrac><mml:mo>.</mml:mo></mml:mrow></mml:math>
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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