Mobile Telephones Used as Boarding Passes: Enabling Technologies and Experimental Results
Notice bibliographique
Résumé
As IATA is adopting new boarding media for airplanes, cell phones are considered as the first candidate to replace traditional tickets. This will improve the efficiency of delivery, flight time update and boarding process. This evolution is made possible by displaying two-dimensional barcodes on the mobile device screen. The boarding process involves many steps and participants before one can access the plane. First, the traveler has to check-in to his flight, get his boarding pass. Then, he/she goes through the security gate, which leads to the boarding gate. Finally, the passenger accesses the plane. At every step of the process, he/she needs to show his/her paper boarding pass, which could be replaced by a more convenient media, like cell phones. Also, more than 500 different models of cell phones are available on the North American market, each having different characteristics. These characteristics must be known in order to achieve proper barcode delivery. This paper discusses the main challenge underlying the replacement of paper with barcodes over cell phones. It also proposes an experimental base to evaluate the adaptive models needed to fit the barcodes into every screen.The present work proved that it is possible to go through the entire boarding process using a mobile device as a boarding pass, if the barcode is specifically created to fit the user's cell phone screen. The information needed to create the barcode depends on the adaptive model. Simple models require more information, which takes a long time to collect. The proposed experimentation can be used to evaluate different models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».