Bibliographic record
Abstract
Nous consid ́erons le problème de suivre une personne avec une drone aérien. Nousposons le problème comme une version du problème de poursuite-évasion (PE) avecles obstacles non-param ́etriques, tels que ceux dans les grilles d’occupation. Noussupposons que l'évadeur n’est ni collaboratif, ni compétitif, mais qu’il va suivre unetrajectoire qui n’est pas connu a priori par le poursuivant. En conséquence, on con-sidère la performance moyenne-cas plutôt que des limites de performance supérieureet inférieure, et proposons un algorithme probabiliste. Contrairement à certainesvariantes de PE, le jeu ne se termine pas si il ya une occlusion, nous permettons ainsile poursuivant de ratrapper l'évadeur.A partir de la géométrie au moment oú nous perdons le contact visuel autour d’unobstacle, nous développons un algorithme pragmatique en temps réel pour suivre uneévadeur à travers d’un environnement encombré d’obstacles. Avec de petits robotsbudgétaires de telles que quadrirotors à l’esprit, nous présentons un algorithme prob-abiliste rapide pour la poursuite visuelle d’une évadeur imprévisible dans des grillesd’occupation arbitraires. Notre contribution principale est de garder une croyance dela prochaine transition de l’évadeur et de sélectionnez heuristiquement une transitionde poursuivant qui minimise le risque de briser le contact visuel entre les deux agents.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".