Data Export and Optimization Technique in Connected Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
As know, the autonomy level grows up, and the number of data exchanged between cars will be more.Several electronic parts have recently been added to automobiles, increasing the data and storage of cars.An internal network that communicates pertinent information status about the vehicle and is aware of a specific signal is built by the electronic components.The automobile has taken action to address this data and storage issue by making the CAN database (also known as a DBC format file), which contains the signal information assigned in the CAN data payload, secure.This paper demonstrates a method for gathering data from ECU, making it understandable to humans, and sending data or a wireless internet communication using an IOT platform.As a result, we suggest a solution: data must be compressed for quicker and more secure transmission.Data compression is performed before data transmission, it is used for reducing the number of bits used for each piece of data.Moreover, source encoding is necessary to restrict the size of data storage files.The three stages of this research are "CAN-bus data gathering, CAN data compression, and data transmission to cloud storage."By research, three objectives to identify the compression ratio, Graphical User Interface (GUI), and integration will be achieved.Unlike an existing method that is designed based on messages and signals with the Bit start, Bitlength, and CAN data payload in this study, we demonstrate that our method outperforms the current way of using a publicly accessible DBC format file named Open DBC as a reference.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».