MÔ HÌNH HÓA PHỎNG ĐOÁN NHIỆT ĐỘ SẢN PHẨM TRỰC TUYẾN TRONG QUÁ TRÌNH TIỆT TRÙNG THỰC PHẨM
Bibliographic record
Abstract
Mô hình hộp đen có chứa tham số vật lý có ý nghĩa được sử dụng cho việc phỏng đoán trực tuyến nhiệt độ sản phẩm từ nhiệt độ môi trường gia nhiệt trong các quá trình chế biến nhiệt độ cao thực phẩm chứa trong bao bì. Thí nghiệm ?bước? được thực hiện với nhiệt độ môi trường gia nhiệt được nâng từ 60oC tới 115oC. Nhiệt độ của 2 loại thực phẩm dạng rắn dẫn nhiệt hoàn toàn và sản phẩm dạng rắn dẫn nhiệt không hoàn toàn chứa trong bao bì và môi trường được ghi nhận bằng các cảm biến loại T kết nối với máy tính thông qua bộ chuyển đổi tín hiệu. Thuật toán "simplified refined instrument variable" (SRIV) được lựa chọn cho việc xác định các tham số của mô hình. Kết quả hàm truyền bậc 1 thu nhận từ dữ liệu động nhiệt độ môi trường và sản phẩm trong thời gian xử lý nhiệt có hệ số tương quan cao, sai số thấp được lựa chọn. Đồng dạng hàm truyền, tham số tìm được trong hàm truyền có chứa tham số vật lý liên quan đến hệ số truyền nhiệt bề mặt có khả năng sử dụng trong phỏng đoán nhiệt độ sản phẩm trong quá trình gia nhiệt.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.090 | 0.039 |
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".