STAP à rang réduit, récursif en distance et utilisant un développement de Taylor
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, on teste et on compare, sur des signaux fournis par la Direction \nGénérale de l’Armement Maîtrise de l’Information (DGA/MI), des algorithmes de traitement \nadaptatif spatio-temporel (STAP) récemment développés par les auteurs pour éliminer l’effet \ndu fouillis lorsque l’on veut détecter une cible lentement mobile au sol par un radar \naéroporté. Ces algorithmes sont : i) à rang réduit afin de permettre une convergence, en \nnombre de données secondaires nécessaires à l’estimation de la matrice de covariance, \nréduite par rapport à la méthode standard du SMI ; ii) fondés sur un développement en séries \nde Taylor du premier ordre du sous-espace fouillis pour tenir compte d’une éventuelle non \nstationnarité de ces données secondaires ; iii) récursifs en distance pour limiter la complexité \ncalculatoire. Il apparaît que ces algorithmes ont de très bonnes performances et une \ncomplexité calculatoire linéaire par rapport au nombre de paramètres.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.001 |
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".