ITS in Control on the Border. Advanced ITS Truck Screening Aids Border Control
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This article describes how state-of-the-art intelligent transportation system (ITS) technologies are being deployed for tracking of commercial vehicles at the United States (US)-Mexico border in Arizona. The border between the US and Mexico may be the epitome of America's wild west, but this remote desert frontier is being tamed by the Arizona Department of Transportation (ADOT) with a state-of-the-art ITS system. A comprehensive port-of-entry (POE) screening system is being deployed at the Mariposa Port of Entry, which is one of the busiest land ports in the nation. This particular border crossing near Nogales, Arizona has the important role of tracking commercial vehicles. The Mariposa Port of Entry serves as the main entry point for fresh produce entering the US from Mexico. It is also a key link in the CANAMEX Trade Corridor, a freight transportation route linking Mexico, the US and Canada which is considered a high priority corridor by the US government. The POE system will pre-screen vehicles that pass over each of the seven lanes at the border crossing. This new cutting-edge solution serves as an excellent example of the essential role ITS can play in transportation management at border crossings. When deployed at international border crossings, ITS technologies benefit commercial vehicle operators and carriers as well as the enforcement agencies by allowing compliant vehicles to be identified in real time so they can cross the borders with minimal delay. ITS technologies in combination with electronic screening and agency specific business rules enable enforcement agencies to specifically tailor their strategies for non-compliant vehicles, resulting in the most effective use of resources.
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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) | 0,001 | 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