Modern Applied Science, Vol. 3, No. 6, June 2009, all in one file, Part A
Notice bibliographique
Résumé
Distributed wireless sensor networks are one of the first real world examples of pervasive computing, the notion that small, smart, and cheap sensing and computing devices will eventually permeate the environment.Nowadays, it has proved to be useful in various applications.In a large sensor network, no matter the sensors are large or small, the data are especially complicated and unintelligible.We should make it easy to understand with the help of technologies of existence.Certainly, data visualization, which is defined as the interactive graphical presentation of data, could present data in the forms of aesthetic layout rather than traditional tables, pie charts and bar graphs, making the data more beautiful, elegant and descriptive.Attempting to visualize the data generated by wireless sensor networks, the audience will not be simply restricted to experts, but also all the people.This dissertation aims to demonstrate the technology of both wireless sensor network and data visualization with the basis for the critical problems, challenges and future goals of development and applications.And we propose a simulative model integrated the two above technologies, emphasis on the processing.The framework is based on Google Maps; thus it allows robust navigation and communications within several different spatial ontologies.Our approach factors the problem into the following sub goals: deploying the sensors in urban crossroad, acquiring and analyzing data, and representing the data with aesthetic forms.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,299 | 0,114 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».