Proceedings of the 10th World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering
Notice bibliographique
Résumé
On behalf of the International Academy of Science, Engineering and Technology (International ASET Inc.), the organizing committee would like to welcome you to the 10 th World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering (MCM 2024).MCM is aimed to become one of the leading international annual congresses in the fields of mechanical, chemical, and material engineering.This congress will provide excellent opportunities to the scientists, researchers, industrial engineers, and university students to present their research achievements and to develop new collaborations and partnerships with experts in the field.While each conference consists of an individual and separate theme, the 4 conferences share considerable overlap, which prompted the organization of this congress.The goal of this undertaking is to bring together experts in each of the specialized fields, and at the same time allow for cross pollinations and sharing of ideas from the other closely related research areas.In the ninth meeting of this conference, one Plenary Speaker and four keynote speakers will share their expertise with the aim of exposing participants to a wide spectrum of applications, and to foster cross pollination of ideas and develop new research interests.In addition, approximately 142 papers will be presented from professors, students, and researchers across the world.We thank you for your participation and contribution to the 10 th World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering (MCM 2024).We wish you a very successful and enjoyable experience.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,065 |
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 ».