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Enregistrement W2007298320 · doi:10.1109/greencom.2012.55

Smart Signage: A Draggable Cyber-Physical Broadcast/Multicast Media System

2012· article· en· W2007298320 sur OpenAlexaff
James She, Jon Crowcroft, Hao Fu, Pin‐Han Ho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésComputer scienceDigital signageCyber-physical systemScalabilityMulticastMultimediaWirelessGestureImplementationKey (lock)Human–computer interactionSignageComputer networkComputer securityTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital signages are increasingly common for out-of-home advertising. Latest advancements in smart phones, wireless communication and displays make it possible to design smarter interactive signage systems for more effective advertising. Although existing research have started a trend of cyber-physical interactions, they are generally not scalable for multiple users and not intuitive to interact with. Smart Signage - a ``drag gable" cyber-physical broadcast/multicast (B/M) media system is therefore proposed here. With a novel cyber-physical B/M protocol that enables a display concurrently interacting with physical actions of multiple user smart phones, a large number of users can simultaneously acquire any running content on a display by simply using an intuitive ``dragging" hand gesture with their smart phones. Analytical formulations are derived to identify the key parameters and their dynamics in the system, which provide the condition for achieving the average response time of a user ``dragging" gesture within 1 second limit. Implementations are demonstrated for possible real-world deployments. Experiments with 30 primary students are conducted to prove the system offering scalable and intuitive interactions for the first-time users even when they are moving.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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