CliMA/EnsembleKalmanProcesses.jl: v1.1.6
Notice bibliographique
Résumé
EnsembleKalmanProcesses v1.1.6 Diff since v1.1.5 Merged pull requests: Fix a typo in darcy.md (#346) (@glwagner) remove positive definiteness constraints, allow user defined additive inflation (#360) (@odunbar) CompatHelper: bump compat for SCS to 2, (keep existing compat) (#361) (@github-actions[bot]) add Project.toml for Localization example (#362) (@odunbar) bugfix logpdf broadcasting (#364) (@odunbar) NICE sample-error correction (#367) (@odunbar) Add troubleshooting doc (#368) (@costachris) Add save_parameter_samples (#370) (@nefrathenrici) CompatHelper: add new compat entry for Interpolations at version 0.15, (keep existing compat) (#376) (@github-actions[bot]) CompatHelper: bump compat for Convex to 0.16, (keep existing compat) (#379) (@github-actions[bot]) Complete redesign of "Observations" object enabling introduction of minibatching (#384) (@odunbar) Update version to v1.1.6 (#388) (@odunbar) Closed issues: O3.7.3 Overcome precompiling every (julia) ensemble member on HPC (#331) No Project.toml for the Localization example (#358) Positive definite corrections in get_u_cov (#359) Remove broadcasting for Logpdf. (#363) O3.7.7 Design a user-friendly guide for configuring EnsembleKalmanProcess (#365) Make SECFisher more accurate (#366) Improve speed of SECNice (#372) Add convenient method for minibatching data (#382) Add ability to mutate key quantities such as the observation covariance matrix (#383) ETKI ignores timestepper (#385)
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,053 |
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 ».