Notice bibliographique
Résumé
A.STUDI KASUS ( SK )Pertanyaan Type C : Paparkan dan jelaskan Product Knowledge (KS) / Produk Tim Anda (KP)!Jawaban : Produk yang akan saya paparkan yaitu produk seperangkat komputer yang bermerk SKM H4K1, produk ini dipatenkan oleh sekelompok remaja yang diberinama HASKELL, yang berdiri di Provinsi Lampung dan juga mengusung kebudayaan Lampung yaitu siger dan tapis.B.STUDI REFERENSI ( SP )Pertanyaan Jenis B :Jelaskan Pasal-pasal pendukung didalam Hak Atas Kekayaan Intelektual!Jawaban : HAKI merupakan hak eksklusif yang diberikan negara kepada seseorang, sekelompok orang, maupun lembaga untuk memegang kuasa dalam menggunakan dan mendapatkan manfaat dari kekayaan intelektual yang dimiliki atau diciptakan. C.STUDI PENALARAN ( SP )Pertanyaan Kategori 3 :Buatlah Penjelasan Secara Detail product BLACKBERRY dan beberapa bagian HAKI yang ikut serta didalamnya.Jawaban :Blackberry adalah telepon seluler yang mempunyai kemampuan layanan push e-mail, telepon, sms, menjelajah internet, BlackBerry Messenger (BBM), dan berbagai kemampuan nirkabel lainnya. Hak paten dari produk blackberry ini adalah Mike Lazaridis dan Doug Fregin yang merupakan orang yang berkebangsaan Waterloo, Ontario, Kanada.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,534 | 0,238 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».