Inferring environmental representations through limited sensory data with applications to sensor network self-calibration
Bibliographic record
Abstract
Ce thèse s'adresse au problème de l'emploi de la détection dispersée pour déduire automatiquement une représentation de l'environnement, c'est-à-dire une carte, qui peut servir dans l'autocalibrage des systèmes intelligents tels que les réseaux des capteurs. L'information récupérée par un tel processus permet aux applications typiques telle que la collecte des données et la navigation de continuer sans une contribution de main d'œuvre de la part d'un technicien humain. Simplifier la répartition en grand des réseaux de capteurs et d'autres systèmes intelligents réduira effectivement leur coût et améliora leur disponibilité répandue, donc il facilitera leur application pratique aux tâches comme le contrôle des émissions de carbone et les gaz à effet de serre.Dans nos recherches nous nous concentrons sur les algorithmes et les techniques pour récupérer deux types d'information de l'environnement immédiat : l'information topologique qui indique la connectivité physique entre les régions d'intérêt du point de vue d'un agent navigateur; et une fonction de dispersion de probabilité (PDF) qui décrit la position des élément du système intelligent. Nous considérons les situation où les données se recueillent des systèmes composés de: plusieurs éléments fixes du réseau; des éléments fixes du réseau augmentés d'un robot mobile; un robot mobile seulement. Nos approches sont, pour la plupart, fondées sur des méthodes statistiques qui emploient des techniques stochastiques d'échantillonnage pour fournir des solutions approximatives aux problèmes dont le calcul d'une solution exacte ou optimale reste réfractaire. Les simulations numériques et les expériences exécutées au matériel suggèrent que ces recherches promettent des applications actuelles et pratiques dans le domaine d'autocalibrage des réseaux de capteurs.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".