Fugu-MT 論文翻訳(概要): Proximity Inference with Wifi-Colocation during the COVID-19 Pandemic

論文の概要: Proximity Inference with Wifi-Colocation during the COVID-19 Pandemic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12699v2
Date: Mon, 19 Oct 2020 20:45:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-30 22:32:27.461065
Title: Proximity Inference with Wifi-Colocation during the COVID-19 Pandemic
Title（参考訳）: COVID-19パンデミック時のWifi-Colocationによる近視性推定
Authors: Mikhail Dmitrienko, Abhishek Singh, Patrick Erichsen, Ramesh Raskar
Abstract要約: 当社のアプローチは、デバイスをホットスポットに変えることで、さまざまな実践シナリオに耐性を持たせています。予備的な結果は,ユーザ間の近接性を決定するためのアプローチの可能性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.538285220638988
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work we propose a WiFi colocation methodology for digital contact tracing. The approach works by having a device scan and store nearby access point information to perform proximity inference. We make our approach resilient to different practical scenarios by configuring a device to turn into a hotspot if access points are unavailable, which makes the approach feasible in both dense urban areas and sparse rural places. We compare various shortcomings and advantages of this work over other conventional ways of doing digital contact tracing. Preliminary results indicate the feasibility of our approach for determining proximity between users, which is relevant for improving existing digital contact tracing and exposure notification implementations.
Abstract（参考訳）: 本研究では,デジタル接触追跡のためのWiFiコロケーション手法を提案する。このアプローチは、デバイスをスキャンして近くのアクセスポイント情報を格納することで、近接推論を実行する。我々は、アクセスポイントが利用できない場合、デバイスをホットスポットに変えることで、異なる現実的なシナリオに耐性を持たせることで、密集した都市部と希少な農村部の両方でアプローチを実現する。この研究の様々な欠点と利点を、デジタル・コンタクト・トレーシングの他の方法と比較する。予備結果は,既存デジタルコンタクト追跡および露出通知の実装の改善に寄与するユーザ間の近接性を決定するためのアプローチの実現可能性を示している。

関連論文リスト

SurANet: Surrounding-Aware Network for Concealed Object Detection via Highly-Efficient Interactive Contrastive Learning Strategy [55.570183323356964]
本稿では,隠蔽物体検出のための新しいSurrounding-Aware Network,すなわちSurANetを提案する。周辺特徴の差分融合を用いて特徴写像のセマンティクスを強化し,隠蔽対象の強調を行う。次に、周囲の特徴写像を対照的に学習することで隠蔽対象を識別するために、周囲のコントラストロスを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-09T13:02:50Z)
Physical-Layer Semantic-Aware Network for Zero-Shot Wireless Sensing [74.12670841657038]
デバイスレスワイヤレスセンシングは、幅広い没入型人間機械対話型アプリケーションをサポートする可能性から、近年、大きな関心を集めている。無線信号におけるデータの均一性と分散センシングにおけるデータプライバシ規制は、広域ネットワークシステムにおける無線センシングの広範な適用を妨げる主要な課題であると考えられている。そこで本研究では,ラベル付きデータを使わずに,一箇所ないし限られた箇所で構築されたモデルを直接他の場所に転送できるゼロショット無線センシングソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-08T13:50:30Z)
GraSens: A Gabor Residual Anti-aliasing Sensing Framework for Action Recognition using WiFi [52.530330427538885]
WiFiベースのヒューマンアクション認識(HAR)は、スマートリビングやリモート監視といったアプリケーションにおいて、有望なソリューションと見なされている。本稿では,無線機器からのWiFi信号を用いた動作を,多様なシナリオで直接認識する,エンド・ツー・エンドのGabor残差検知ネットワーク(GraSens)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-24T10:20:16Z)
Domain Adversarial Graph Convolutional Network Based on RSSI and Crowdsensing for Indoor Localization [8.406788215294483]
少数のラベル付きサイトサーベイデータと大量のラベル付きクラウドセンシングWiFi指紋を用いてトレーニングできる新しいWiDAGCNモデルを提案する。本システムは、複数の建物を含む公共の屋内ローカライゼーションデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-06T08:06:27Z)
iSDF: Real-Time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception [64.80458128766254]
iSDFは実時間符号付き距離場再構成のための連続学習システムである。より正確な再構築と、衝突コストと勾配のより良い近似を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-05T15:48:39Z)
Orientation-Discriminative Feature Representation for Decentralized Pedestrian Tracking [31.609615254658674]
本稿では,センサネットワークを用いた分散型歩行者追跡の問題に焦点をあてる。本稿では,歩行者の外観情報を特徴付けるコミュニケーション効率,方向識別的特徴表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-26T22:03:58Z)
Improving Proximity Estimation for Contact Tracing using a Multi-channel Approach [1.3404503606887717]
近接推定を改善するためのマルチチャネル手法を提案する。我々は,BLEとIEEE 802.11信号に基づく分類モデルを開発し,評価した。 IEEE 802.11のプローブ要求に基づく実装では、プライバシーの問題や制限にも遭遇しました。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-25T15:45:23Z)
DIRV: Dense Interaction Region Voting for End-to-End Human-Object Interaction Detection [53.40028068801092]
本稿では,HOI問題に対するインタラクション領域という新しい概念に基づいて,新しい一段階HOI検出手法を提案する。従来の手法とは異なり,本手法は人-物対ごとに異なるスケールにわたる密集した相互作用領域に焦点をあてる。単一相互作用領域の検出欠陥を補うために,我々は新しい投票戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-02T13:57:58Z)
Proximity Sensing: Modeling and Understanding Noisy RSSI-BLE Signals and Other Mobile Sensor Data for Digital Contact Tracing [12.070047847431884]
新型コロナウイルスの感染拡大を抑える主要な健康戦略として、効果的な接触追跡によるソーシャルディスタンシングが浮上している。本稿では、Bluetooth Low Energy(BLE)信号と他のデバイス上のセンサとの結合モデルを用いて、ペアワイズ個人近接を推定する新しいシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-04T03:01:52Z)
Vision Meets Wireless Positioning: Effective Person Re-identification with Recurrent Context Propagation [120.18969251405485]
既存の人物再識別方法は、歩行者を捕獲する視覚センサーに依存している。携帯電話は、無線測位信号の形で、WiFiや携帯電話ネットワークによって感知することができる。本稿では,視覚データと無線位置決めデータの間で情報伝達を可能にする新しいコンテキスト伝搬モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-10T14:19:15Z)
WiFiTrace: Network-based Contact Tracing for Infectious Diseases Using Passive WiFi Sensing [0.0]
WiFiTraceは、クライアント側を介さずに、パッシブWiFiセンシングに依存する、接触追跡のためのネットワーク中心のアプローチである。弊社のアプローチでは、企業ネットワークが収集したWiFiネットワークログを、パフォーマンスとセキュリティ監視に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-25T11:42:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。