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Enregistrement W4406917954 · doi:10.36948/ijfmr.2025.v07i01.34967

Swarm Intelligence in Multiplexed Robots Problems Identified

2025· article· en· W4406917954 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal For Multidisciplinary Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueModular Robots and Swarm Intelligence
Établissements canadiensPrograms for Assessment of Technology in Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotSwarm roboticsSwarm behaviourComputer scienceSwarm intelligenceMultiplexingArtificial intelligenceAnt roboticsMachine learningMobile robotParticle swarm optimizationRobot controlTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although kindling with the very consciousness of the human mind may have been banned, this did not stop scientists from tinkering and innovating with all the technology they were surrounded by. Stumbled by mathematical problems, mathematicians developed certain tactics we call algorithms. Algorithms are the layman's logic language for any device to function according to the desired task.Well, Mother Nature has already built us an unimaginable and incomprehensible algorithm propelled by personal choices, emotions, feelings, and sometimes rationality. For people who still didn't get it, we call it brain in day-to-day language. Our mind subconsciously designs such algorithms for us to efficiently function in our every day to day lives. Our project is an effort to reconstruct such rationality of thinking by artificial means through the use of reinforcement learning and robots to conclude the following 1) Is it possible to recreate human understanding? 2) If yes, then how do we channel it into something practical and physical? 3) How do we utilize this so-formed machine as a result of the conclusion of the second question? Asking this to ourselves we pursued to make our project P3 Hexa which is an endeavor to tinker with swarm intelligence and physically experience the functioning of a self-designed algorithm

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 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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,345 · 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