Intelligent transportation systems: A survey on modern hardware devices for the era of machine learning
Notice bibliographique
Résumé
The increasing complexity of Intelligent Transportation Systems (ITS), that comprise a wide variety of applications and services, has imposed a necessity for high-performance Modern Hardware Devices (MHDs). The performance challenge has become more noticeable with the integration of Machine Learning (ML) techniques deployed in large-scale settings. ML has effectively supported the field of ITS by providing efficient and optimized solutions to problems that were otherwise tackled using traditional statistical and analytical approaches. Addressing the hardware deployment needs of ITS in the era of ML is a challenging problem that involves temporal, spatial, environmental, and economical factors. This survey reviews the recent literature of ML-driven ITS, in which MHDs were utilized, with a focus on performance indicators. A taxonomy is then synthesized, giving a complete representation of what the current capabilities of the surveyed ITS rely on in terms of ML techniques and technological infrastructure. To alleviate the difficulties faced in the non-trivial task of selecting suitable ML techniques and MHDs for an ITS with a specific complexity level, a performance evaluation framework is proposed. The presented survey sets the basis for developing suitable hardware, facilitating the integration of ML within ITS, and bridging the gap between research and real-world deployments.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».