MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2438888138

Prédiction de performance de matériel graphique dans un contexte avionique par apprentissage automatique

2015· article· fr· W2438888138 on OpenAlexaboutno aff
Simon Rivard-Girard

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicAdvanced Numerical Analysis Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

No great genius has ever existed without some touch of madness » -Aristote iv REMERCIEMENTS Mon directeur de recherche, M. Guy Bois, m'a gracieusement invité à prendre part à son projet de recherche malgré mon ignorance en rapport aux systèmes embarqués en avionique.Malgré nos différences d'expertises, j'espère que ma contribution en vision par ordinateur enrichira son projet et les relations qu'il entretient avec nos entreprises partenaires.Grâce à lui, il m'a été possible d'obtenir l'expérience d'un stage Mitacs Accélération qui a pu me guider vers un sujet de recherche d'actualité.Grâce à lui, il m'a aussi été possible de jouir sans casse-tête d'une aide financière tout à fait agréable.À vous, je dis merci!Grâce à vous, je suis maintenant un passionné des circuits numériques.Bien que remise par l'intermédiaire de mon directeur de recherche, mon aide financière provient de certains organismes qui contribuent grandement à la recherche scientifique au Canada.Je tiens à remercier le Centre de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), l'organisme à but non-lucratif Mitacs, ainsi que le Consortium en aérospatial pour la recherche et l'innovation au Canada (CRIAQ).Grâce à vous, il m'a été possible de répondre à mes besoins primaires et d'avoir pu mener à succès toute cette merveilleuse expérience qu'est ma maîtrise.Une grande inspiration en lien au choix de mon sujet de recherche provient de l'entreprise partenaire à mon stage Mitacs.Il s'agit d'un grand meneur dans le domaine de la fabrication et la vente de simulateurs de vols.Je tiens à remercier CAE, et en particulier mon superviseur de stage M. Jean-Pierre Rousseau, qui a pu me permettre de choisir un sujet de recherche dont les répercussions sont directement applicables à un problème réel.J'aimerais aussi remercier mon collègue et ami Bao Lin, qui m'a fait parvenir du thé de Chine durant toutes mes études de maîtrise.Nos discussions de politique et d'histoire chinoise, ainsi que nos rêves de projets futurs ont pu carburer nos nuits blanches dans le laboratoire.Enfin, j'aimerais remercier mes parents, mon amoureuse et mes ami(e)s pour leur support moral, affectif et psychologique.Il arrive qu'on néglige l'importance de ce type de support, mais je suis maintenant certain que sans vous je n'aurais pas pu mener à terme cette aventure.v

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.067
Threshold uncertainty score0.134

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.215 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal)Same topicAdvanced Numerical Analysis TechniquesFrench-language works237,207