REMOTE: Geodetic metrology for future accelerators - Geodetic techniques for determining position and orientation with high accuracy
Notice bibliographique
Résumé
<!--HTML--> Abstract A core service of applied geodesy are the determination of coordinates and orientation with respect to chosen reference frames and the derivation of information including quality indicators therefrom. This is required for digitizing the 3d world, for transferring plans and models from the virtual space into the real one, and for reliably quantifying deformations and rigid body motion over time. The lecture will give a brief overview about techniques and solutions. Emphasis will be put on instrumental, environmental and practical accuracy limitations for coordinate measurements using GNSS, total stations and other standard geodetic instruments, as well as on limitations for azimuth and coordinate transfer from above ground to underground infrastructure. Short Bio Andreas Wieser Andreas Wieser is a professor of Geosensors and Engineering Geodesy at ETH Zurich since 2012. He has over 20 years of experience in research and teaching from Universities in Austria, Canada and Switzerland. He has been a product manager for GPS-based tolling. His research covers high-precision GNSS, parameter estimation, quality control and calibration, digitization of reality, geodetic monitoring, and the development of novel measurement systems. Since about ten years he focusses on the development of innovative laser-based sensor technology, and point-cloud processing. He is the Chair of the Society for the Calibration of Geodetic Devices, a member of the Swiss, Austrian and German Geodetic Commission, and of the Swiss Federal Surveyor’s Commission.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,077 |
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 ».