Bibliographic record
Abstract
Le sujet du projet de thèse réalisée en cotutelle entre Laboratoire Roberval à l'Université de Technologie de Compiègne et le Centre de Composites à Haute Performance d'École Polytechnique de Montréal porté sur une proposition de l'architecture du deep learning avec sémantique pour la création automatisée des modèles de la microstructure de matériaux composites à partir d'imagerie de la micrographie aux rayons X. La thèse consiste de trois parties principales : d'abord les méthodes du prétraitement de données microtomographiques sont relevées, avec l'accent sur la segmentation de phases à partir d'images 2D. Ensuite, les propriétés géométriques des éléments de phases sont extraites et utilisées pour classifier et identifier de nouvelles morphologies. Cela est démontré pour le cas de composites chargés par les fibres courtes naturelles. L'approche de classification à l'aide des algorithmes d'apprentissage est reprise pour étudier les défauts dans un composite, mais en ajoutant les aspects spatiaux. En plus, un descripteur de haut niveau "génome de défauts" est introduit, qui permet de comparer l'état de défauts dans les différents échantillons. La deuxième partie introduit la segmentation structurelle sur l'exemple du renfort tissé du composite. La méthode repose sur un modèle du krigeage dual, calibré par l'erreur de segmentation provenant d'algorithme d'apprentissage. Finalement, le modèle krigé est repris pour construire une formulation stochastique du renfort à travers de processus gaussien et la distribution des propriétés physiques de la microstructure est extraite et prête pour la simulation numérique de la fabrication ou du comportement mécanique.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".