Utilizando Dados Georeferenciados Para o Tratamento do Problema Indoor-Outdoor Detection.
Bibliographic record
Abstract
om o crescimento do número de usuários de dispositivos móveis, os provedores de serviços móveis estão cada vez mais preocupados com a quali- dade, visando atrair novos clientes e reter os atuais. No contexto de telecomuni- cações, uma informação relevante para ajudar na percepção da qualidade dos serviços é se o usuário está em ambiente aberto ou fechado. Este problema, co- nhecido como Indoor-Outdoor Detection, já vem sendo abordado na literatura com técnicas de aprendizado supervisionado, em que são necessários dados com rótulos sobre o tipo de ambiente para se treinar um modelo. Neste artigo, é proposta uma solução não-supervisionada que utiliza dados georeferenciados e o nível de sinal para inferir o tipo de ambiente de um usuário móvel. Os resul- tados preliminares mostram que a solução é promissora em termos de precisão, além de ser simples e de fácil implementação.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".