Vehicle as a resource for continuous service availability in smart cities
Notice bibliographique
Résumé
The Smart City vision is to improve quality of life and efficiency of urban operations and services while meeting economic, social, and environmental needs of its dwellers. Realizing this vision requires cities to make significant investments in all kinds of smart objects. Recently, the concept of smart vehicle has also emerged as a viable solution for various pressing problems such as traffic management, drivers' comfort, road safety and on-demand provisioning services. With the availability of onboard vehicular services, these vehicles will be a constructive key enabler of smart cities. Smart vehicles are capable of sharing and storing digital content, sensing and monitoring its surroundings, and mobilizing on-demand services. However, the provisioning of these services is challenging due to different ownerships, costs, demand levels, and rewards. In this paper, we present the concept of Smart Vehicle as a Service (SVaaS) to provide continuous vehicular services in smart cities. The solution relies on a location prediction mechanism to determine a vehicle's future location. Once a vehicle's predicted location is determined, a Quality of Experience (QoE) based service selection mechanism is used to select services that are needed before the vehicle's arrival. We provide simulation results to show that our approach can adequately establish vehicular services in a timely and efficient manner. It also shows that the number of utilized services have been doubled when prediction and service discovery is applied.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».