Design and Test of Pneumatic Artificial Muscle
Notice bibliographique
Résumé
Description: This supplementary materials file contains:-All raw data generated in the experiments. -All MATLAB files required to update the ForceSight application with new data.-A video of the test procedure for a contraction force measurement of an example actuator.-License files for BioRender.com Size: Less than 250 MB Platform: MATLAB Environment: Microsoft, Linux, MacOS Major component description:-Files named "AllRegressionModelData_V1.0_XX%" are the trained neural networks with XX% of the data set aside for validation.-"ForceSight_AppDesignerFile" is the MATLAB app design file that is used to make the user interface for the tool.-"ForceSightInstaller1.0_web.exe" is the executable file to donload the compiled ForceSight tool.-"Contraction Force Data [COMPLETE]" contains all of the contraction force data in excel file format.-"Blocked Force Data [COMPLETE]" contains all of the blocked force data in excel file format.-"PAM Test Procedure"is a video of the testing procedure.-"RawData.mat" is the all of the raw blocked force data in MATLAB table format.-"WideNeuralNet_Model" is the packaged wide neural net used to create the forcesight application in MATLAB.-"Licenses" folder contains the BioRender Licenses.Detailed setup instructions: RegressionApp Executable 1. Prerequisites for Deployment Verify that MATLAB Runtime(R2023a) is installed. If not, you can run the MATLAB Runtime installer.To find its location, enter >>mcrinstaller at the MATLAB prompt.NOTE: You will need administrator rights to run the MATLAB Runtime installer. Alternatively, download and install the Windows version of the MATLAB Runtime for R2023a from the following link on the MathWorks website: https://www.mathworks.com/products/compiler/mcr/index.html For more information about the MATLAB Runtime and the MATLAB Runtime installer, see "Distribute Applications" in the MATLAB Compiler documentation in the MathWorks Documentation Center. 2. Files to Deploy and Package Files to Package for Standalone ================================-RegressionApp.exe-MCRInstaller.exe Note: if end users are unable to download the MATLAB Runtime using the instructions in the previous section, include it when building your component by clicking the "Runtime included in package" link in the Deployment Tool.-This readme file 3. Definitions For information on deployment terminology, go tohttps://www.mathworks.com/help and select MATLAB Compiler >Getting Started > About Application Deployment >Deployment Product Terms in the MathWorks DocumentationCenter. Detailed run instructions:-to add data to the model simply combine it with the RawData.mat file and re-run the regression learner application with your desired parameters. Output description:-The regression learner ap will output a .mat file for the model that can replace the "WideNeuralNet_Model.mat" file and be integrated into the "ForceSight_AppDesignerFile.mlapp" Contact Information: Jordan Savage: ja2savag@uwaterloo.ca
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».