Guest Editorial Special Section for Third International Conference on Sensing, Measurement, and Data Analytics in the Era of Artificial Intelligence (ICSMD 2022)
Notice bibliographique
Résumé
The Third International Conference on Sensing, Measurement, and Data Analytics in the Era of Artificial Intelligence (ICSMD 2022) aimed at providing a dedicated forum for researchers, scientists, engineers, and practitioners throughout the world to present their latest research findings in the area of sensing technology, measurement methodology, and data analytics approaches in the fast-changing era of artificial intelligence. ICSMD 2022 was jointly organized by the Harbin Institute of Technology, the China Instrument and Control Society, the Heilongjiang Instrument and Control Society, the Chinese Institute of Electronics, and the IEEE Instrumentation and Measurement Society Harbin Chapter on December 22–24, 2022, in an online and offline manner. Over 500 attendees from academia and industry joined ICSMD 2022. Three keynote speeches were respectively given by Prof. Shervin Shirohammadi at the University of Ottawa, Prof. Mingjian Zuo at Alberta University, and Dr. Fushun Nian at Ceyear Company Ltd. Over 100 oral presentations and over 70 poster presentations appeared in ICSMD 2022. Researchers, scientists, engineers, and practitioners joined several different sessions and had deep discussions.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».