Proceedings of the first ACM international workshop on Mobile entity localization and tracking in GPS-less environments
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the 1st ACM International Workshop on Mobile Entity Localization and Tracking in GPS-less Environments -- MELT'08. Location-awareness is a key component for achieving context-awareness. Recent years have witnessed an increasing trend of location-based services and applications. In most cases, however, location information is limited by the accessibility to GPS, which is unavailable for indoor or underground facilities and unreliable in urban environments. Much research has been done, in both the sensor network community and the ubiquitous computing community, to provide techniques for localization and tracking in GPS-less environments. Novel applications based on ad-hoc localization and real-time tracking of mobile entities are growing as a result of these technologies. It is time to bring leaders from both the academic and industrial research communities to discuss challenging and open problems, to evaluate pros and cons of various approaches, to bridge the gap between theory and applications, and to envision new research opportunities in MELT. The call for papers attracted 38 submissions from Asia, Canada, Europe, and the United States. The program committee accepted 14 papers for oral presentations and 9 papers for poster presentations. The workshop consists of four technical sessions and three poster sessions, with topics covering areas of optimization and signal processing techniques, novel radio signal strength based methods, as well as systems and applications in MELT.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle