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Enregistrement W7095767624

A Platform For Rapid Deployment Of Mobile Asset Management Systems”. XXth ISPRS Congress

2004· article· en· W7095767624 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueWilliams Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsset (computer security)Software deploymentAsset managementService (business)Modular designWirelessSoftwareMobile device
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the convergence of location, information management and communication technologies have created an emerging market known as location-based service (LBS). LBS is a critical enabling technology using location as a filter to extract relevant information to provide value-added services. Mobile Asset Management System (MAMS) is one such service and has been rapidly gaining attention from corporations and individuals. A MAMS offers timely and relevant information necessary for informed decisions on efficient asset management, increasing productivity, profitability, safety and security. Despite there being a diverse array of potential applications, all MAMS share common elements such as data collection from remote assets, wireless communication for transmitting data from the assets to a central office back-end for storage, and software application to provide services to interested users. If these elements are recreated for every new MAMS, as is generally the case today, then significant time and resources will be wasted through duplication. Trying to tie the heterogeneous components into a MAMS has been a challenge for LBS developers. To overcome these obstacles, technologies that provide the common elements and fundamental functions have been investigated and developed at The University of Calgary. Heterogeneous components such as sensors, wireless networks and databases have been integrated into a single Development Platform which can become a foundation and is an innovative solution to numerous and diverse MAMS system development and for other LBS applications. By featuring an object-oriented, extensible and modular architecture, developers can choose the functions from the platform to use in their applications, extend or customize other functions and add their own specialized software applications when necessary. Technical details of the platform will be described along with field test results

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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