Keynote Speech II: AI-Enabled Deployment of Connected and Autonomous Electric Vehicles in Smart Cities
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given, as follows. The complete presentation was not made available for publication as part of the conference proceedings. The transformation of our current cities into smarter cities will bring challenges in diverse areas such as the transportation system, the electricity system, and wearable systems, just to name a few. In smart cities, Information and Communication Technologies (ICT) will play a vital role for providing services in the urban environment. These services include real time monitoring and reaction in time through wireless sensor and actuator networks. Smart Grids (SGs), Intelligent Transportation Systems (ITS), Internet of Things (IoT), Electric Vehicles (EVs), and Wireless Sensor Networks (WSNs), supported by the advances I Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML), will be the building blocks of futuristic smart cities. In this presentation we will address ML techniques with a focus on autonomous vehicles and in particular on Connected and Autonomous Electric Vehicles (CAEVs) in smart cities. Current capabilities as well as limitations and opportunities of key AI enabling technologies will be reviewed, along with a discussion on the impact of such advances on society and the environment. All these technologies will help to build a smart city. A use case on evaluating traffic signs detection using deep convolutional neural networks (CNNs) such as Faster R-CNN for autonomous driving, will be provided.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,022 |
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 ».