論文の概要: Smart Mobility Ontology: Current Trends and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08622v1
- Date: Tue, 15 Dec 2020 21:28:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-07 05:26:39.805544
- Title: Smart Mobility Ontology: Current Trends and Future Directions
- Title(参考訳): スマートモビリティオントロジーの現状と今後の方向性
- Authors: Ali Yazdizadeh and Bilal Farooq
- Abstract要約: オントロジーはドメイン内の概念とそれらの間の関係の明示的かつ形式的な表現である。
本章は、オントロジー開発全般の異なる側面を提示することを目的としている。
交通、スマートシティ、商品センサーなど、現在利用可能なモビリティ関連ドメインを紹介します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.551227913472632
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ontology is the explicit and formal representation of the concepts in a
domain and relations among them. Transportation science is a wide domain
dealing with mobility over various complex and interconnected transportation
systems, such as land, aviation, and maritime transport, and can take
considerable advantage from ontology development. While several studies can be
found in the recent literature, there exists a large potential to improve and
develop a comprehensive smart mobility ontology. The current chapter aims to
present different aspects of ontology development in general, such as ontology
development methods, languages, tools, and software. Subsequently, it presents
the currently available mobility-related ontologies developed across different
domains, such as transportation, smart cities, goods mobility, sensors. Current
gaps in the available ontologies are identified, and future directions
regarding ontology development are proposed that can incorporate the
forthcoming autonomous and connected vehicles, mobility as a service (MaaS),
and other disruptive transportation technologies and services.
- Abstract(参考訳): オントロジーはドメイン内の概念とそれらの間の関係の明示的かつ形式的な表現である。
交通科学は、土地、航空、海上輸送など、様々な複雑で相互接続された輸送システムに対する移動性を扱う広い領域であり、オントロジーの発展からかなりの利点を享受することができる。
近年の文献にはいくつかの研究があるが、総合的なスマートモビリティオントロジーを改良し発展させる大きな可能性がある。
本章は、オントロジー開発方法、言語、ツール、ソフトウェアなど、オントロジー開発全般のさまざまな側面を提示することを目的としている。
その後、輸送、スマートシティ、商品モビリティ、センサーなど、さまざまなドメインで現在利用可能なモビリティ関連のオントロジーを紹介する。
現在利用可能なオントロジーのギャップが特定されており、今後の自動運転・コネクテッドカー、モビリティ・アズ・ア・サービス(maas)、その他の破壊的な輸送技術やサービスを取り入れたオントロジー開発に関する今後の方向性が提案されている。
関連論文リスト
- GenAI-powered Multi-Agent Paradigm for Smart Urban Mobility: Opportunities and Challenges for Integrating Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Intelligent Transportation Systems [10.310791311301962]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) と新生検索・拡張生成技術 (RAG) の変換可能性について検討する。
本稿では,スマートモビリティサービスをインテリジェントかつ対話的に提供可能なマルチエージェントシステムの開発を目的とした概念的フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-31T16:14:42Z) - Future Directions in Human Mobility Science [2.1432216436876836]
空間認知がモビリティパターンをどのように形成するかをよりよく理解する必要性について論じる。
我々は新しい交通形態をよりよく理解することの重要性を論じる。
我々は、アルゴリズムがモビリティの振る舞いをどのように形成し、モデリングに有用なツールを提供するかについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-01T16:49:24Z) - Ontology Embedding: A Survey of Methods, Applications and Resources [54.3453925775069]
オントロジはドメイン知識とメタデータを表現するために広く使われている。
1つの簡単な解決策は、統計分析と機械学習を統合することである。
埋め込みに関する多くの論文が出版されているが、体系的なレビューの欠如により、研究者はこの分野の包括的な理解を妨げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T14:49:19Z) - A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [84.95530356322621]
この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。
50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。
発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T08:54:56Z) - LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving [62.10344445241105]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理的推論、回答生成などの能力を示した。
本稿では,自動走行のための大規模言語モデル (LLM4AD) に関する研究ラインを体系的にレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T07:23:33Z) - Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。
欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-10T07:49:50Z) - Urban Mobility [0.0]
車両に搭載されたセンサから、携帯電話の記録、位置情報ベースのソーシャルネットワークトレース、GPSトラジェクトリなど、このアプローチを可能にするデータセットの概要を示す。
次に、個人移動の生成モデルと予測モデル、および予測可能性の本質的な限界による制限について説明する。
我々は、ライドシェアリング、マルチモダリティ、持続可能な輸送といったシステム全体の課題を含む、システムの観点から都市交通について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-01T09:58:49Z) - A Bibliometric Analysis and Review on Reinforcement Learning for
Transportation Applications [43.356096302298056]
交通は経済と都市の発展のバックボーンである。
自律的な意思決定者が複雑な環境と対話できるようにする強化学習(RL)。
本稿では, 交通用RL法の開発状況を明らかにするために, 文献分析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T07:34:51Z) - Vision Paper: Causal Inference for Interpretable and Robust Machine
Learning in Mobility Analysis [71.2468615993246]
インテリジェントな輸送システムを構築するには、人工知能とモビリティ分析の複雑な組み合わせが必要である。
ここ数年、高度なディープニューラルネットワークを使った輸送アプリケーションの開発が急速に進んでいる。
このビジョンペーパーは、解釈可能性と堅牢性を必要とするディープラーニングに基づくモビリティ分析における研究課題を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T17:28:58Z) - Artificial Intelligence for Satellite Communication: A Review [91.3755431537592]
この研究は、AI、その多様なサブフィールド、そして最先端のアルゴリズムの概要を提供する。
さまざまな衛星通信分野へのAIの適用は、ビームホッピング、アンチジャミング、ネットワークトラフィック予測、チャネルモデリング、テレメトリマイニング、電離圏シンチレーション検出、干渉管理、リモートセンシング、行動モデリング、スペースエアグラウンド統合、エネルギー管理など、優れた可能性を実証しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-25T13:01:16Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。