CESense: Cost-Effective Urban Environment Sensing in Vehicular Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
In vehicular sensor networks, vehicles can act as mobile sensors to monitor the dynamic features of the physical world such as traffic flow, air quality, and temperature. However, the conventional full-coverage sensing approach is neither realizable nor cost-effective since the sensor-equipped vehicles are unevenly distributed and the environmental data are spatio-temporally correlated. To this end, we propose a cost-effective urban environment sensing solution (CESense), that exploits the sensing data correlations to improve the sensing accuracy and efficiency. CESense gathers data only at some specific areas of the whole sensing space and reliably infers the status of unsensed areas. Particularly, CESense uses a probabilistic matrix factorization model to reveal the latent features that impact the environmental status. Then, an appropriate set of sensing areas can be selected by fully taking advantage of these latent features and the sensing resource distribution patterns. In addition, to be adaptive to the dynamic environment, a checkpoint mechanism is designed to supervise the data gathering progress. Extensive experiments, which are based on the real taxicab mobility traces and air quality data collected in Beijing city, demonstrate that CESense can significantly improve the accuracy and efficiency of vehicular sensing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».