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
Maker Innovations SeriesJump start your path to discovery with the Apress Maker Innovations series!From the basics of electricity and components through to the most advanced options in robotics and Machine Learning, you'll forge a path to building ingenious hardware and controlling it with cutting-edge software.All while gaining new skills and experience with common toolsets you can take to new projects or even into a whole new career.The Apress Maker Innovations series offers projects-based learning, while keeping theory and best processes front and center.So you get hands-on experience while also learning the terms of the trade and how entrepreneurs, inventors, and engineers think through creating and executing hardware projects.You can learn to design circuits, program AI, create IoT systems for your home or even city, and so much more!Whether you're a beginning hobbyist or a seasoned entrepreneur working out of your basement or garage, you'll scale up your skillset to become a hardware design and engineering pro.And often using lowcost and open-source software such as the Raspberry Pi, Arduino, PIC microcontroller, and Robot Operating System (ROS).Programmers and software engineers have great opportunities to learn, too, as many projects and control environments are based in popular languages and operating systems, such as Python and Linux.If you want to build a robot, set up a smart home, tackle assembling a weather-ready meteorology system, or create a brand-new circuit using breadboards and circuit design software, this series has all that and more!Written by creative and seasoned Makers, every book in the series tackles both tested and leading-edge approaches and technologies for bringing your visions and projects to life.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle