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Enregistrement W4246713965 · doi:10.1109/infcomw.2015.7179309

SmartCity 2015: The first international workshop on smart cities and urban informatics 2015 - program

2015· article· en· W4246713965 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational University of Defense TechnologyUppsala UniversitetUniversität PaderbornNational Tsing Hua UniversityBeijing University of Posts and TelecommunicationsUniversity of British ColumbiaUniversity of Hong KongAalto-YliopistoBeihang UniversityCarnegie Mellon UniversityStony Brook UniversityAuburn UniversityGeorgia Southern UniversityMichigan Technological UniversityPrinceton University
Mots-clésSoftware deploymentComputer scienceSmart cityCloud computingInternet of ThingsInformation and Communications TechnologyComputer securityTelecommunicationsWirelessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging smart cities will leverage information and communication technologies (ICT) to address urban challenges and improve the well-being of citizens. A key development in ICT is the Internet of Things (IoT), which extends the Internet to connect not only computers and smart devices carried by people, but "things" with embedded sensors, actuators, and networking capabilities. IoT will enable many new services and applications such as smart grids, intelligent transportation, e-health, smart homes/buildings/offices/factories, which will be an integral part of the future smart cities. Of particular interest are applications that contribute to the global efforts towards a greener society by reducing energy consumption, shortening travel times, etc. In many applications, IoT will employ embedded radios and wireless machine-to-machine communications to enable ubiquitous connectivity anywhere any time. Many smart devices with embedded radios are battery operated, and in many situations battery replacement may be awkward if not impossible. Regardless of the power source, with deployment of billions of devices anticipated, global power consumption of IoT may become considerable. Therefore in the continued development of IoT for deployment in smart cities, it is inevitable that energy efficiency becomes an important part of the research agenda towards "green IoT for smart cities". In this presentation, we shall give an overview of IoT for smart cities and examine how IoT contributes to a greener society. We shall also highlight some of our recent research results on utilizing the powerful computation capacity of cloud computing to enable green IoT for smart cities. Open problems and future research directions will be discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1400,062

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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