Notice bibliographique
Résumé
Introduction Source coding or data compression is used to remove redundancy in a message so as to maximize the storage and transmission of information. In Chapter 14, we have introduced Shannon's source-coding and rate-distortion theorems. We have also introduced lossless data compression based on the source-coding theorem. In Chapters 16 and 17, we will address speech/audio and image/video coding. Lossy data compression is obtained by quantizing the analog signals, and the performance of quantization is characterized by the rate-distortion bound. Source coding is the procedure used to convert an analog or digital signal into a bitstream; both quantization and noiseless data compression may be part of source coding. Coding for analog sources Source coding can be either lossy or lossless. For discrete sources, a lossless coding technique such as entropy coding is used. Huffman coding is a popular entropy coding scheme. Lossless coding uses more radio spectrum. For analog sources, lossy coding techniques are usually used. PCM is a digital representation of an analog signal. The signal magnitude, sampled regularly at uniform intervals, is quantized to a series of symbols in a digital, usually binary code. This can be performed by using A/D converters. The demodulation of PCM signals can be performed by DACs. The PCM code is the original waveform for source coding. There are three approaches to source coding.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,015 |
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 ».