Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Interpretability and Its Impact on Smart Campus Projects

論文の概要: Machine Learning Interpretability and Its Impact on Smart Campus Projects

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04300v1
Date: Mon, 8 Jun 2020 00:48:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-24 02:37:37.448786
Title: Machine Learning Interpretability and Its Impact on Smart Campus Projects
Title（参考訳）: 機械学習の解釈可能性とスマートキャンパスプロジェクトへの影響
Authors: Raghad Zenki and Mu Mu
Abstract要約: ノーサンプトン大学は、新しいWaterside Campus上に、IoTとソフトウェア定義ネットワーク(SDN)の複数のレイヤを持つスマートシステムを構築している。このシステムは、スマートな建物のエネルギー効率を最適化し、テナントやビジターの健康と安全を改善し、群衆の管理と道路の整備を支援し、インターネット接続を改善するために使用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning (ML) has shown increasing abilities for predictive analytics over the last decades. It is becoming ubiquitous in different fields, such as healthcare, criminal justice, finance and smart city. For instance, the University of Northampton is building a smart system with multiple layers of IoT and software-defined networks (SDN) on its new Waterside Campus. The system can be used to optimize smart buildings energy efficiency, improve the health and safety of its tenants and visitors, assist crowd management and way-finding, and improve the Internet connectivity.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)は、過去数十年間、予測分析の能力を高めてきた。医療、刑事司法、金融、スマートシティなど、さまざまな分野で普及している。例えば、ノーサンプトン大学は、新しいWaterside Campus上に、IoTとソフトウェア定義ネットワーク(SDN)の複数のレイヤを持つスマートシステムを構築している。このシステムは、スマートな建物のエネルギー効率を最適化し、テナントやビジターの健康と安全を改善し、群衆の管理と道路の整備を支援し、インターネット接続を改善するために使用できる。

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