High-risk area monitoring and early warning model for mountain tourism based on hyper-spectral
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
The carrier of mountain tourism is the natural environment, and the high-risk areas in the natural environment are the main hidden dangers causing safety problems, while the existing monitoring technology has the problems of low resolution, low accuracy and high false alarm rate. In this paper, a high-risk area monitoring and early warning model for mountain tourism based on hyper-spectral image(HSI) is proposed, which is called HMW, it collects Hyper-spectral images of high-risk areas through a hyper-spectral equipment and analyzes the details of high-spectral images on the Hadoop big data platform, then compose a comprehensive threshold function CEW() from multiple indicators, and trigger an alarm when the value of CEW()is greater than the risk threshold. For different types of high-risk areas, the coefficients in the CEW() function can also be adjusted, so that the CEW() function has versatility practicality. It can be seen from the simulation experiment results of the HMW model that the HMW model has the advantages of high accuracy, timely feedback and low false-positive rate, with a delay of less than 26 seconds, and can accurately and timely feedback the safety status of high-risk areas of mountain tourism.
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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