Deep and Reinforcement Learning Technologies on Internet of Vehicle (IoV) Applications: Current Issues and Future Trends
Pourquoi ce travail est-il 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.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Concerns/Issues about Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Objections by Author(s);
- Date
- 12/29/2022 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
Recently, artificial intelligence (AI) technology has great attention in transportation systems, which led to the emergence of a new concept known as Internet of Vehicles (IoV). The IoV has been associated with the IoT revolution and has become an active field of research due to the great need, in addition to the increase in the various applications of vehicle communication. AI provides unique solutions to enhance the quality of services (QoS) and performance of IoV systems as well. In this paper, some concepts related to deep learning networks will be discussed as one of the uses of machine learning in IoV systems, in addition to studying the effect of neural networks (NNs) and their types, as well as deep learning mechanisms that help in processing large amounts of unclassified data. Moreover, this paper briefly discusses the classification and clustering approaches in predicative analysis and reviews their abilities to enhance the performance of IoV application systems.
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.
La notice
- Revue
- Journal of Advanced Transportation
- Thématique
- Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Taif University
- Mots-clés
- Computer scienceReinforcement learningArtificial intelligenceDeep learningField (mathematics)Quality of serviceThe InternetCluster analysisArtificial neural networkQuality (philosophy)Machine learningData scienceTelecommunicationsWorld Wide Web
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui