Design and Implementation of a Multi-Tier Scheduling Framework for Real-Time Urban Water Logging Detection and Dispatch Optimization
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
Urban waterlogging has escalated into a chronic and debilitating crisis across India, inflicting severe economic, infrastructural, and public health consequences.This systemic failure of modern urban water management stands in stark contrast to the sophisticated and resilient hydraulic engineering of the ancient Indus Valley Civilization.This paper introduces a novel Multi-Tier Scheduling Framework designed to address this contemporary challenge by drawing inspiration from ancient design philosophies while leveraging state-of-the-art technology.The framework employs a three-tier architecture-Perception, Fog, and Cloud-that facilitates real-time waterlogging detection, predictive analysis, and optimized emergency resource dispatch.The Perception Tier integrates a dense network of low-cost IoT sensors (ultrasonic and pressure) and fuses this quantitative data with qualitative insights derived from Natural Language Processing (NLP) of social media feeds and meteorological forecasts.The Fog Tier, operating at the network edge, utilizes a hybrid Transformer-Long Short-Term Memory (LSTM) deep learning model for low-latency, localized waterlogging prediction.The Cloud Tier orchestrates city-wide response, employing a metaheuristic optimizer based on a hybrid Ant Colony Optimization and Genetic Algorithm (ACO-GA) to solve the dynamic vehicle routing problem for emergency dispatch.A preemptive, priority-based real-time scheduler governs the entire framework, ensuring that time-critical tasks are prioritized during emergencies.A simulated implementation using geospatial and hydrological data from a flood-prone urban zone demonstrates the framework's efficacy.The results indicate a significant improvement in prediction accuracy and a substantial reduction in emergency response times compared to baseline models.This research presents a holistic, technologically advanced, and historically informed blueprint for building climate-resilient and intelligent urban water management systems in India and beyond.
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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 | 0,001 | 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