Proceedings of the 1st International Workshop on Emerging Multimedia Applications and Services for Smart Cities
Notice bibliographique
Résumé
We are delighted to welcome you to the 2014 ACM MM Workshop on Emerging Multimedia Applications and Services for Smart Cities -- EMASC'14. This is the first workshop we organize on the emerging concept of smart cities. We aim this workshop to be a premier forum to report on the state-of-the-art techniques, methodologies, multimedia applications, and services relevant to smart city. The mission of the workshop is to address the many challenges that arise from the proliferation of multimedia, sensors, pervasive devices, and integrated infrastructure for realizing smart city. Addressing these challenges would contribute to improve the quality of life of smart city citizens in many aspects including public safety, healthcare, transportation, or energy. Our call for papers attracted many submissions from Taiwan, Finland, Italy, Qatar, United States, Canada, Iran, Malaysia, Saudi Arabia, and Australia. The program committee reviewed 17 full length technical papers and accepted 6 of them, having an acceptance ratio of 35%. We also invited two keynote speakers who are actively involved in IBM smart cities movement. We therefore encourage all attendees to attend the keynote presentations. These presentations will provide us valuable insights about the current status and future trends of smart cities movement in both the industry and the academia. The two keynote speeches are: Human Surrogates: Remote Presence for Collaboration and Education in Smart Cities by Charles Hughes, PhD (Professor, Computer Science, University of Central Florida, USA) Industrial and Business Systems for Smart Cities by Ben Amaba, PhD (PE, CPIM®, LEED® AP BD+C, IBM Corporation Worldwide Executive, Miami, Florida USA)
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 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 ».