CrowdITS: Crowdsourcing in intelligent transportation systems
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.
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent Transportation Systems (ITS) and their applications are attracting significant attention in research and industry. ITS makes use of various sensing and communication technologies to assist transportation authorities and vehicles drivers in making informative decisions and provide leisure and safe driving experience. Data collection and dispersion are of utmost importance for the proper operation of ITS applications. Numerous standards, architectures and communication protocols have been anticipated for ITS applications. However, existing schemes are based on assumption that vehicles and roadside devices are equipped with sensing and communication capabilities. One of the major gaps of these approaches is their inability to capture events that can easily be logged by drivers using their mobile phones. In this paper, we propose to fill the gap by the use of Crowdsourcing in ITS namely, CrowdITS. In CrowdITS human inputs, along with available sensory data, are collected and communicated to a processing server using mobile phones. The basic idea is to use the Crowd with smart mobile phones to enable certain ITS applications without the need of any special sensors or communication devices, both in-vehicle and on-road. Alternatively, we integrate and aggregate human inputs with multiple information sources, and then selectively disseminate the aggregated information based on the driver's geo-location. Conceptually, the major change is to integrate human inputs, with multiple information sources, aggregate and finally it is localized according to the driver's geo-location. We describe the design of CrowdITS, report on the development of key ITS applications using Android and iPhone mobile phones, and outline the future work in the development of crowdsourced-based applications for intelligent transportation systems.
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 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 | 0,001 | 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 découle