Analyzing internet of things emergence for modern electric vehicle industry
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the transportation sector has witnessed evolutionary changes by simultaneously emerging new vehicular technologies and a global consensus on the green economy. Herein, by increasing the number of uncertain-behavior vehicles in the transportation fleet, the need for purposeful energy management and control has become more apparent than ever before, requiring capable technology paradigms for effectively handling the presence of new smart players in the transportation area. This article proposes advanced IoT-enabled technologies to overcome the challenges of transportation modernization by developing practical solutions along with examining technology advancements to achieve the modern EV industry. Indeed, this work contributes to procuring necessary information for transforming and advancing EVs in Industry 5.0 to highlight the related critical challenges and disclose the IoT potentials in the digitalization of the transportation area by investigating its useful functionalities. On the other hand, this article innovates IoT capabilities in managing and controlling energy interactions in the vehicular systems by unveiling the energy management of parking lots, charging stations, and uncertainties. Another novel aspect of this work stems from the urgent need for the development of multi-dimensional IoT-based vehicular frameworks, which it scrutinizes the effective role of IoT in revamping the vehicular infrastructure by examining the system advancement from the economic, environmental, technical, and social equity perspectives. Such investigations resulted in IoT-enabled frameworks that support the transportation sector with diverse and intelligent players to cope with interaction challenges through the integrated operation of EVs towards transportation modernization. Moreover, another achievement is the multi-dimensional IoT platform for enabling the vehicular industry to deploy modern EVs that are efficient in energy consumption, technically feasible in practice, affordable in cost, and user-friendly on the customer side.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».