Modélisation d'un canal à 60 GHz en utilisant les réseaux de neurones perceptron multicouches
Bibliographic record
Abstract
Ce Travail s'inscrit dans le cadre d'un projet à l'intérieur d'une mine souterraine envisagé par le laboratoire LRTCS (Laboratoire de Recherche Télébec en Communications souterraines) à Val d'Or. Il concerne plus précisément la modélisation du canal à la fréquence 60 GHz dans la Mine CANMET située au Nord Ouest du Québec, dont les Mesures ont été obtenues par un autre étudiant de maitrise. \nLa modélisation d'un canal consiste à tenter de mieux connaitre les propriétés des signaux émis/reçus dans cet environnement minier comportant des parois rocheuses de rugosité importante. Étant un environnement complexe, le déploiement des systèmes de communication nécessite une parfaite connaissance du milieu de propagation. \nLa modélisation d'un canal est devenue un sujet d'actualité dans le domaine de la recherche, et elle a été traitée dans plusieurs travaux en se basant sur des modèles traditionnels permettant de déterminer le comportement du canal de propagation selon des modèles analytiques, empiriques ou stochastiques. \nNous proposons dans notre projet, la modélisation d'un canal à 60 GHz dans un milieu confiné en se basant sur la méthode des Réseaux de neurones perceptron multicouches. Ce travail est basé sur des mesures menées en milieu confiné pour entrainer et créer l'architecture du réseau de neurones MLP. \nÀ partir de ce Modèle extrait des mesures expérimentales, plusieurs simulations ont été effectuées et permettent de montrer la capacité de modéliser le canal à 60 GHz avec ce type de réseau de neurones dans un environnement minier avec une parfaite précision. \n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".