Cloud-based smart waste management for smart cities
Notice bibliographique
Résumé
With the ever increasing population, urbanization, migration issues, and change in lifestyle, municipal solid waste generation levels are increasing significantly. Hence, waste management becomes a challenge faced not only by the developing nations, but also the developed and advanced countries. The overall waste management involves three main types of entities: 1) users who generate waste, 2) waste collectors/city admin., 3) stakeholders. Waste management directly effects the lifestyle, healthcare, environment, recycling and disposal, and several other industries. Current waste management trends are not sophisticated enough to achieve a robust and efficient waste management mechanism. It is very important to have a smart way of managing waste, so that not only the waste status is notified in-time when to be collected, but also, all the stakeholders are made aware in timely fashion that what type of waste in what quantity is coming up at what particular time. This will not only help in attracting and identifying stakeholders, but also aids in creating more effective ways of recycling and minimizing waste also making the overall waste management more efficient and environment friendly. Keeping all this in mind, we propose a cloud-based smart waste management mechanism in which the waste bins are equipped with sensors, capable of notifying their waste level status and upload the status to the cloud. The stakeholders are able to access the desired data from the cloud. Moreover, for city administration and waste management, it will be possible to do route optimization and select path for waste collection according to the statuses of waste bins in a metropolis, helping in fuel and time efficiency.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».