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Enregistrement W7100926083

member of the GPS-III Independent Review Team and

2008· article· en· W7100926083 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal Positioning SystemModular designPrecision Lightweight GPS ReceiverAssisted GPSTest (biology)ArchitectureField (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific Advisory Board for the USAF and serves on the GPS World editorial advisory board. Neil Gerein is a Product Manager for NAVSYS Corporation’s Receivers Group and is responsible for the management and development of NAVSYS ’ next generation of GPS receivers. He is currently completing his M.Sc. in Electrical Engineering and holds a BSEE in Electrical Engineering from the University of Saskatchewan. NAVSYS has developed an Advanced GPS Hybrid Simulator (AGHS) architecture to address next generation GPS testing issues for the civilian and military markets. The AGHS is a hybrid software, digital and radio frequency (RF) GPS simulator design. In addition to providing digital and RF signal simulation capability, the AGHS can also be used to record and play-back realworld GPS signals from field tests. This paper describes the modular AGHS architecture and its various uses. Digitally created simulation files were created with the system and played back into the NAVSYS Advanced GPS Receiver (AGR). Test results are included that compare the digitally created files to their real-world counterparts showing the precision that can be achieved with the AGHS digital simulation approach. Test data collected during jammer tests

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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