UxV Software Systems, An Applied Research Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Defence Research and Development Canada has over 20 years of applied experience in developing and implementing remotely operated vehicles. These tele-operated systems ranged included as a boat, a Bobcat, a backhoe excavator, and numerous other wheeled vehicles as shown in Figure 1. Figure 1: Cat, Barracuda, Edargo, Kodiak, Rommids, HazMat and an Indoor Robot The fruits of this research and development have yielded true military vehicles such as the Multi Agent Tactical Systems1 (MATS) and the ILDP landmine detection vehicle. Examples of tele-operated vehicles developed at DRDC are shown in Figure 2. 1A tele-operated platform with onboard nuclear, chemical and biological detection equipment. 1 Figure 2: ILDP, ILDS, and MATS Continuing a tradition of innovative development, the Tactical Vehicle Systems Section of Defence R&D Canada-Suffield has been tasked with researching and de-veloping innovative autonomous vehicles that will assist the Canadian Forces in per-forming their duties in the 21st century. This research will continue for many years, on many different types of unmanned vehicles (UxVs)2 and thus requires a modular, extensible, flexible and scalable software architecture.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».