Notice bibliographique
Résumé
What's Changed feat: env add gpu nvidia architecture and cudacores by @Zeyi-Lin in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/901 feat: Add Object3D spatiallm example by @xj63 in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/905 feat: ascend cann version by @Zeyi-Lin in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/906 feat: swanlab.Settings -- A Global Feature Switch Management Module by @happy-riosky in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/903 Fix: Change Dict to dict in _TYPE_HANDLERS type hints by @xj63 in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/904 feat(plugin): support extra discord & slack callback by @Nexisato in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/910 fix(docs): en redirection by @Nexisato in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/911 feat: gpu time of memory by @kites262 in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/912 refactor: settings by @SAKURA-CAT in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/914 feat: env cambricon by @Zeyi-Lin in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/915 fix snyc wandb finish by @Zeyi-Lin in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/918 feat: new env by @SAKURA-CAT in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/921 docs: readme 0.5.4 by @Zeyi-Lin in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/919 New Contributors @happy-riosky made their first contribution in https://github.com/SwanHubX/SwanLab/pull/903 Full Changelog: https://github.com/SwanHubX/SwanLab/compare/v0.5.3...v0.5.4
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».