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Enregistrement W2324482891 · doi:10.1115/detc2013-13389

Improvement of RFID Accuracy for a Product Tracking System

2013· article· en· W2324482891 sur OpenAlexaff
Chao Bian, Qingjin Peng, Gong Zhang

Notice bibliographique

RevueVolume 4: 18th Design for Manufacturing and the Life Cycle Conference; 2013 ASME/IEEE International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnavailabilityRadio-frequency identificationComputer scienceReading (process)Product (mathematics)Tracking systemFilter (signal processing)Real-time computingTracking (education)Identification (biology)Computer securityComputer visionEngineeringReliability engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radio Frequency Identification (RFID), as the name suggests, is technology that makes use of radio frequency electromagnetic wave to automatically identify objects. In spite of its broad applications, a RFID system might inherently produce some false and duplicate readings. Such reading data would affect the accuracy of the RFID system and might result in an unreliable performance or even complete unavailability of the system. In this paper, a reading rate-based algorithm is proposed to efficiently clean RFID data for a local business in product tracking. The method takes advantage of the proportional relationship between reading rate of a RFID tag and its distance to the reader to filter among raw data sets. Using the proposed reading rate-based algorithm, the reading accuracy of the RFID system in the local business is greatly improved.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,896

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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