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Enregistrement W4280593903 · doi:10.1109/iotm.003.2100091

Leveraging Urban Computing with the Internet of Drones

2022· article· en· W4280593903 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Magazine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDroneLeverage (statistics)The InternetComputer scienceData scienceWork (physics)Computer securityWorld Wide WebEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban computing (UC) is an interdisciplinary field that seeks to improve people's lives in urban areas. To achieve this objective, UC collects and analyzes data from several sources. In recent years, the Internet of Drones (IoD) has received significant attention from the academic community and has emerged as a potential data source for UC applications. The goal of this work is to examine how IoD can leverage UC. To the best of our knowledge, this work is the first to connect UC and IoD. Data acquired by IoD can fill gaps in data collected from other sources and provide new data for UC considering the aerial view of drones. Thus, this work first introduces the relationship between the concepts of UC and IoD. Second, it proposes a general framework considering the perspective of IoD for UC. Third, it presents how IoD applications can leverage UC in some categories: public safety and security, environment, traffic improvement, drone-assisted networks, and other potential scenarios. Finally, it discusses some key challenges in this area.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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