ΦClust: Pheromone-based Aggregation for Robotic Swarms
Notice bibliographique
Résumé
on Intelligent Robots and Systems (IROS 2018), held for the first time in Spain, in the lively capital city of Madrid.Nowadays Madrid is a cosmopolitan open city that combines the most modern infrastructures and the status as an economic, financial and administrative center of Southern Europe, with a large cultural and artistic heritage, a legacy of centuries of exciting history.Art, traditions, gastronomy and multicultural openness play a key role in Madrid's life.This year IROS has broken all records, becoming the biggest scientific robotic conference ever.We received a total of 2,700 paper submissions from 62 countries, including 2,197 regular paper submissions and 503 submissions to Robotics and Automation Letters (RA-L) with IROS option.After more than 20,000 reviews (IROS and RA-L), a total of 1,254 papers were accepted into the IROS program, representing an acceptance rate of 46%.A total of 84 workshop and 15 tutorial proposals were submitted, and 48 workshops and 8 tutorials were accepted, which will take place on the two days before and after the main conference.More than 3,300 researchers and industrial partners have registered for the full conference and more than 2,200 have registered for workshops and tutorials.This tremendous growth confirms the IROS 2018 motto -"Towards a robotic society".Looking at these record numbers, it is also interesting to notice that the distribution of accepted papers among world regions is: 25% from Asia and Australia/Oceania, 29% from America and 46% from Europe.The European Union (EU) countries contribute with a 41%, being a leading robotic community as a direct result of the individual countries and EU investments in robotics.The EU's Horizon2020 research program emphasizes in robotics, AI and cognitive systems.Besides, the euRobotics association plays a crucial role in this leadership.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».