Notice bibliographique
Résumé
With advances in communication technologies, innovative traffic data collection approaches have been developed.A means for this purpose is wireless technology which is sufficiently widespread among road users.Traffic data may be collected using signal scanners detecting wireless signals in the vicinity of them.As the data provided by signal scanners involve no direct information about the position of the signal source, the applications of this technology in traffic studies have been limited to finding some parameters in certain situations.The purpose is developing the applications of wireless signal scanning in traffic studies which require positional data of road users.This is achieved utilizing the potentials of received signal strength indicator (RSSI) of wireless signals transmitted by personal smart devices.Wi-Fi, Bluetooth Classic and Bluetooth Low Energy are three widespread signal modes, transmitted by popular beacons used in daily life.A comparative study of the field performance of these signal modes is conducted, investigating their characteristics important in gathering traffic flow parameters whenever positional data of road users are required.This provides the possibility of selecting the most suitable signal mode for the intended applications of the technology based on the requirements of the methods.A technique for positioning of beacons based on their transmitted signals, applicable in transportation studies is developed.This technique provides the possibility of positioning in intersections and their surrounding areas as well as congested road segments.The technique is based on the strength of signals transmitted by beacons, creating radio maps, and applying an algorithm called k-nearest neighbors.The procedure is optimized,
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».