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Enregistrement W4402770199 · doi:10.1088/1742-6596/2846/1/011001

Preface

2024· article· en· W4402770199 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Against the backdrop of the rapidly evolving global energy transition, power, grid and energy storage technology are receiving unprecedented attention as key forces in promoting cleaner, smarter and more efficient energy sources. The Proceedings of the 2024 2 nd International Conference on Power, Grid and Energy Storage (PGES 2024) brings together the latest research results and cutting-edge explorations of experts and scholars in the field of power energy from all over the world, demonstrating the vigorous vitality and unlimited potential of this field. The PGES 2024 took place virtually in Kunming, China from June 21 st to 23 rd , 2024. The conference was organized in order to provide an international academic forum for promoting research and other academic activities as well as developing research cooperation in field of power, grid and energy. It is worth mentioning that the number of international participants in this conference hit a record high. Experts and scholars from Canada, Malaysia, Italy, New Zealand, China, and many other countries and regions gathered together to contribute to the development of power, grid and energy. They brought cutting-edge technologies and research results in their respective fields, injecting new vitality and momentum into the conference. The conference fully demonstrated the characteristics of globalized exchanges. Participants from different countries and regions promoted international academic exchanges and cooperation by sharing their research achievements and experiences. At the same time, the conference also invited a number of internationally renowned experts and scholars to give keynote speeches, bringing participants cutting-edge academic views and profound insights. The keynote speakers include Hossam A. Gabbar (full Professor of Ontario Tech University, Canada), Tao Lin (Professor of Wuhan University, China), M A Hannan (Professor of Sunway University, Malaysia), Pierluigi Siano (Full Professor of University of Salerno, Italy), Udaya Madawala (Professor of The University of Auckland, New Zealand), as well as Guobing Zhou (Professor of North China Electric Power University, China). In addition, the conference also organized oral and poster presentations, which provided participants with more opportunities for in-depth exchanges and discussions. These activities not only helped to enhance the friendship and cooperation among the attendees, but also laid a solid foundation for promoting international exchanges and cooperation in the field of information education and artificial intelligence. The topics of papers collected and undergone rigorous peer review in the Proceedings of PGES 2024 can be classified as follows: Power Systems and Automation, Energy Storage Equipment and Systems, Smart Grid Information Engineering, Electrical Power Generation Technology, Power Transmission and Distribution, Communication and Control in The Power System, etc. We would like to express our sincere thanks and gratitude to all the keynote speakers, authors, committee members and other colleagues for the success of PGES 2024, which has given rise to this present volume of selected papers. We would also like to acknowledge the staff of Journal of Physics: Conference Series for their effective work to make this Proceedings published. The Committee of PGES 2024 List of Committee Member is available in this Pdf.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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