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Enregistrement W2022816086 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.432.513

Using Smartphones as a Tool to Capture Road Traffic Attributes

2013· article· en· W2022816086 sur OpenAlex
Giuseppe Guido, Alessandro Vitale, Frank Saccomanno, Demetrio Carmine Festa, Vittorio Astarita, Daniele Rogano, Vincenzo Gallelli

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAutonomous Vehicle Technology and Safety
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRACE (psycholinguistics)Vehicle tracking systemComputer scienceTracking (education)Vehicle Information and Communication SystemTransport engineeringTracking systemGlobal Positioning SystemFloating car dataReal-time computingEngineeringComputer securityTraffic congestionRoad trafficTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Road network management under critical conditions is achievable by adopting technologies that trace vehicles and capture unsafety events to provide users with real time traffic information. Most common approaches used to acquire vehicle tracking data are based on video image processing algorithms and satellite navigation systems. However, many studies are increasingly focused on the emerging smartphone technologies for tracking vehicles. The aim of this study is to present a procedure for acquiring vehicle tracking data from smartphone sensors, supporting managers of transportation systems to take effective decisions on their networks, especially in conjunction with special events and/or critical road safety issues.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,653

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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