MODIFIKASI ALGORITMA J-BIT ENCODING UNTUK MENINGKATKAN RASIO KOMPRESI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
J-bit encoding merupakan algoritma kompresi lossless yang memanipulasi \nsetiap bit data dalam file untuk meminimalkan ukuran, dengan cara membagi data \nmenjadi dua output kemudian dikombinasikan kembali menjadi satu output. \nPenelitian ini mengusulkan modifikasi algoritma J-bit encoding dengan cara \nmengeliminasi simbol nol dan satu dari output pertama, sehingga output pertama \nakan berisi data asli selain nol dan satu (dalam ukuran byte) dan output kedua akan \nberisi nilai dua bit yang menjelaskan posisi byte nol, byte satu, dan byte selain nol \ndan satu. Perbandingan kedua algoritma ini dilakukan dengan menguji empat skema \nkombinasi algoritma yaitu (i) transformasi Burrows-Wheeler, Move to Front, J-bit \nencoding dan pengkodean aritmatika, (ii) transformasi Burrows-Wheeler, Move to \nFront, algoritma hasil modifikasi dan pengkodean aritmatika, (iii) transformasi \nBurrows-Wheeler, Move One From Front, J-bit encoding dan pengkodean \naritmatika, (iv) transformasi Burrows-Wheeler, Move One From Front, algoritma \nhasil modifikasi dan pengkodean aritmatika. Dengan menggunakan dataset calgary \ncorpus dan canterbury corpus, hasil pengujian menunjukan bahwa rata-rata rasio \nkompresi terbaik diperoleh dengan menggunakan skema kedua. Selain efektif, \nalgoritma hasil modifikasi juga lebih efisien dibandingkan dengan algoritma J-bit \nencoding.
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle