Special Issue on Precision Engineering for Advanced Automation Technology
Notice bibliographique
Résumé
This special issue of the International Journal of Automation Technology brings together research advancing the field of precision engineering in the context of next-generation automation systems. Precision engineering has long served as the foundation of industrial innovation, enabling the construction of systems with high precision, efficiency, and reliability under demanding conditions. As automation becomes increasingly intelligent and interconnected, the role of precision is becoming increasingly important, affecting not only the performance but also the reliability, sustainability, and adaptability to complex environments. The contributions reported in this issue cover diverse yet complementary research areas. Specifically, advanced mechanism design, improved uncertainty quantification in early-stage design processes, and development of state-of-the-art measurement techniques based on imaging are covered. Structural optimization approaches aimed at reducing the errors resulting from geometric distortions and misalignments are also explored. By integrating theoretical innovations with practical applications, these studies provide practical insights that engineers and researchers can employ to enhance the capabilities and reliability of automation technologies. Synergies between precision engineering and emerging fields, such as artificial intelligence, robotics, and cyber-physical systems, are expected to lead to transformative advances. We hope that this special issue will encourage continued collaboration across disciplines and foster technologies that not only meet current industry demands, but also anticipate future needs. The editors would like to thank all contributors and reviewers for their efforts to make this special issue a valuable resource for researchers, practitioners, and innovators in the global automation community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».