An Intelligent Dispatch System Operating in a Partially Closed Environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Taxicabs are very important in our daily lives and are reputed to be one of the mostly used forms of transportation. The cab dispatch system was first created to help passengers get through to taxi drivers and make it easier to book reservations. The evolution of cab dispatch system has moved from the ordinary callboxes to computer-aided dispatch system. These solutions were created to help organizations that own fleet of taxis manage and control their operations. Campuses and other partially closed environments also require these solutions but due to their high cost of implementation, they find it quite difficult to deploy and execute. In this paper, a smart dispatch system (SDS) is proposed. The system comprises of software and hardware units. The database and the android application make up the software unit while the microcontroller, the GSM module, and an android device constitute the hardware unit. The microcontroller intelligently reads and makes decisions based on the information received from the android device. The microcontroller also retrieves drivers’ details from a database where all the information about the vehicles and drivers are stored. The GSM module acts as the intermediary between the android device and the microcontroller, and enhances the communication between the microcontroller and other devices. The system makes use of a microcontroller that selects a driver and dispatches it based on the capacity of the vehicle corresponding to the number of passengers in need. Consequently, an android application is built to be used by the clients making the request process much easier. The proposed system reduces human operator intervention, gives the passengers the estimated time for the dispatched cab to arrive at their bus stops thereby satisfying the clients in terms of cost efficiency and improved quality of service.
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.
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 découle