MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385269980 · doi:10.1109/eucnc/6gsummit58263.2023.10188301

Piloting and Evaluation of 5G-Enabled Road Safety and Cybersecurity Services

2023· article· en· W4385269980 sur OpenAlexaff
Tiia Ojanperä, Johan Scholliers, Timo Sukuvaara, Anastasia Yastrebova, Topi Miekkala, Pasi Pyykönen, Kari Mäenpää, Iiro Salkari, J Laakso, Oiva Huuskonen, Hongwen Zhang, Husam Kinawi, Harri Nyrhinen, Pekka Eloranta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensOcean Networks Canada Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceIntelligent transportation systemTransport engineeringWork (physics)WirelessWireless sensor networkRoad traffic safetyComputer securityRoad mapRoad trafficTelecommunicationsEngineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advancements in wireless communication, distributed computing, and sensing technologies, as well as in cybersecurity are enabling new digital services and solutions for vehicles and other road users. Digital road safety services can help to improve road safety and optimize road maintenance, and to enable automated vehicles in road traffic, especially, in challenging road and weather conditions. This paper presents the progress towards experimentation and piloting of four road safety -focused use cases and their underlying technical enablers. The paper also introduces the approach used for experimentation and piloting, using real 5G networks, vehicles, and sensor systems, as well as presents selected results. The work and results presented in this paper attest the feasibility and benefits of the developed services and technological solutions in improving road safety.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)Travaux en français237 207