Intelligent Transport Systems in Commercial Vehicle Operations
Notice bibliographique
Résumé
Intelligent Transportation Systems (ITS) is the application of computers, communications and sensor technology to improve the efficiency or safety of surface transportation systems. The ITS initiative has been taken up by most developed countries including US, Canada, Australia and the European Union. This paper introduces ITS and its vision to save time, money and human lives. ITS can be applied to the entire spectrum of the transportation industry. This includes Freeway, Incident & Emergency Management, Electronic Toll Collection, Arterial Management, Travelers Information Systems, Advanced Public Transportation Systems, Commercial Vehicle Operations, etc. However the primary focus in this paper is on introducing the application of ITS technologies in the realm of Commercial Vehicle Operations (CVO). The paper covers the three major capability areas namely safety information exchange, electronic screening and electronic credentialing, giving details on the ongoing initiatives and the different technologies applied in the respective areas as well as the benefits offered by the same. The ITS initiative has caught up in a big way in the United States. The U.S. Department of Transportation (U.S. DOT) has sponsored and undertaken a program called Commercial Vehicle Information Systems and Networks (CVISN) Model Deployment Initiative (MDI). The goal of the CVISN initiative has been to assist each state in US to achieve "ambitious but achievable" level of deployment of ITS technology in all the three areas of commercial vehicle operations by establishing an organizational framework among state agencies and motor carriers for cooperative system development and creating a CVISN design architecture which can evolve and accommodate new technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».