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Enregistrement W2090178842 · doi:10.1109/tim.2011.2181912

An RFID-Based Position and Orientation Measurement System for Mobile Objects in Intelligent Environments

2012· article· en· W2090178842 sur OpenAlex
Ali Asghar Nazari Shirehjini, Abdulsalam Yassine, Shervin Shirmohammadi

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

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceOrientation (vector space)Radio-frequency identificationAmbient intelligenceReal-time computingContext (archaeology)Identification (biology)Location awarenessIntelligent sensorLocation-based servicePosition (finance)Positioning systemMobile deviceMobile computingUbiquitous computingMobile telephonyHuman–computer interactionMobile radioWireless sensor networkTelecommunicationsEngineeringComputer securityComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ambient intelligence (AmI) considers responsive environments in which applications and services adapt their behavior according to the user's needs and changing context. One of the most challenging aspects for many applications in AmI environments is location and orientation of the surrounding objects. This is especially important for effective cooperation among mobile physical objects in such smart environments. In this paper, we propose a robust indoor positioning system that provides 2-D positioning and orientation information for mobile objects. The system utilizes low-range passive radio frequency identification (RFID) technology. The proposed system, which consists of RFID carpets and several peripherals for sensor data interpretation, is implemented and tested through extensive experiments. Our results show that the proposed system outperforms similar existing systems in minimizing the average positioning error.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,715

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,210 · 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