RouteInfo : a navigation system with online access to LBS
Notice bibliographique
Résumé
La majorité des systèmes de navigation embarqués utilisent des CDs ou DVDs pour \nemmagasiner les données de cartes numériques et de points d'intérêt dont la mise à \njour constitue un grand défi pour les fournisseurs commerciaux. Dans ce mémoire, nous \nproposons une ossature pour une nouvelle génération de systèmes de navigation utilisant \nla télécommunication et les approches modernes de recherche d'information. La \nméthodologie proposée permet de développer des agents pour rechercher et accéder à des \ninformations géo-référencées en ligne par Internet. \nLes nouvelles méthodes proposées dans ce mémoire concernent l'extraction des adresses \npostales dans une page Web et le calcul d'un chemin de parcours. Nous avons utilisé \nl'approche de recherche d'information conceptuelle pour développer un système pour \nl'extraction des adresses postales et l'approche hiérarchique pour calculer un chemin \nde parcours à partir d'un réseau routier. Nous avons développé un prototype, nommé \nRouteinfo, pour valider ces méthodes. Routeinfo intègre la fonction de positionnement, \nla recherche des informations géo-référencées, le géocodage des adresses et le calcul d'un \nchemin de parcours pour effectuer la recherche en ligne des informations géo-référencées et \npour guider l'automobiliste. Nous avons aussi évalué notre algorithme pour l'extraction \ndes adresses postales selon les mesures de rappel et de précision. \nCette recherche fait partie du projet de FII (la Construction d'une Infrastructure \nl'Information de Navigation Intégrée) pour le Réseau de Centres d'Excellence Canadien \nsur l'Automobile du 21ième siècle (RCE Auto21).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».