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Enregistrement W7006432827

Trends in Mobile Computing: State-of-the-Art and Next Steps

2006· other· en· W7006432827 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCERN Document Server (European Organization for Nuclear Research) · 2006
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware developmentSoftwareProduct (mathematics)Social software engineeringMobile deviceSoftware architectureDigital transformationPersonal software processSoftware as a service
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computing is moving to the edge of the network. It is becoming increasingly personal and allowing people to enjoy and express themselves in unprecedented ways. The same development allows professionals and enterprises to increase quality and productivity through improved mobility. The seminar discusses the underlying technical and societal trends and the state-of-the-art of mobile computing. Examples of current developments include the transformation of mobile devices into servers, augmented reality in mobile devices and the opportunities offered by wireless sensor networks. The fusion of the physical and digital worlds enabled by mobile computing is driving industry and society to adopt new uses of digital technologies and causing the focus of development to shift from hardware products to new services. Bio:Since 2004 Prof. Jan Bosch is working as Vice President and Head of the Software and Application Technology Laboratory of Nokia Research Centre in Helsinki, Finland. The Software & Application Technologies lab explores emerging software technologies and enablers, studies user experience and behavior and innovates and prototypes novel software applications. The laboratory also carries out research and development in Nokia software platforms, tools and architectures. Before joining Nokia, Prof. Bosch was head of the software engineering research group at the University of Groningen, The Netherlands, where he held a professorship in software engineering. His research activities include software architecture design, software product families, software variability management and component-oriented programming. Speaker bio:As President and Co-CEO of Research In Motion (RIM), a company Mr. Lazaridis founded while a student at the University of Waterloo, he is responsible for product strategy, research and development, product development, and manufacturing. RIM are manufacturers of the renowned BlackBerry handheld wireless device, Mr. Lazaridis is also a leader in his community and a passionate advocate for education and scientific research. Mr. Lazaridis is also a long-standing member of the Board of Governors of the University of Waterloo and, in May 2003, was installed as its chancellor. Mr. Lazaridis supports his community and country through generous philanthropic gifts made possible by his success in business. He has donated 50 million dollars to the University of Waterloo to help establish an Institute for Quantum Computing. His most noted gift of 100 million dollars established Perimeter Institute for Theoretical Physics. Since its opening in 2001, Perimeter has attracted the attention of the world's scientific community. In 2002, Mr. Lazaridis shared Canada's most prestigious innovation prize, The Ernest C. Manning Principal Award, with RIM colleague Gary Mousseau.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0070,014
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
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