Sistema de Recomendação de Hidrômetro e Análise Preditiva de Perdas em Redes de Telemetria
Bibliographic record
Abstract
Os sistemas de recomendação são importantes ferramentas que ajudamna avaliação de dados telemétricos a partir da identificação de padrões e tendências. Neste trabalho, os autores apresentam a análise realizada nos dados da rede hídrica de um município da região sul brasileira para a detecção de padrões e criação de um sistema de recomendação de hidrômetros, baseado no perfil do usuário. Para tanto, houve de ser estruturado um estudo correlacional entre características de consumo epropriedades dos aparelhos de medição, de modo a traçar quais atributos de maior influência no gasto de água. Após a exploração descritiva dos dados foi verificado que tanto o tipo, quanto o modelo do hidrômetro e idade do aparelho poderiam interferir nos resultados de medição do usuário e comportamento do consumo. Dessa forma, foi possível utilizar os resultados da análise para a criação de um sistema capaz de identificar e gerar comprovações visuais dos cruzamentos entre as características desejadas.
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 | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 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".