論文の概要: Update on the Verification and Validation Efforts for the Stakeholder
Tool for Assessing Radioactive Transportation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09465v1
- Date: Thu, 15 Jun 2023 19:36:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 19:37:07.386497
- Title: Update on the Verification and Validation Efforts for the Stakeholder
Tool for Assessing Radioactive Transportation
- Title（参考訳）: 放射性物質輸送評価のためのステークホルダーツールの検証・検証活動の更新
- Authors: Harish Gadey, Caitlin Condon, Steven Maheras, Kacey McGee
- Abstract要約: アメリカ合衆国エネルギー省(U.S. DOE)は、使用済み核燃料(SNF)と高レベル放射性廃棄物(HLW)の輸送、貯蔵、廃棄を民間の原子力発電所や他の米国のDOE施設から計画している。
STARTは、ルーティングオプションの評価や、SNFとHLWをバージ、トレイン、トラック、インターモーダルな表面輸送を通じて輸送するその他の側面のために開発された、Webベースの地理空間決定支援ツールである。
検証と検証(V&V)の取り組みは、STARTを独立して評価し、ツールの能力に対する信頼性を提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The United States Department of Energy (U.S. DOE) is planning for the
transportation, storage, and disposal of spent nuclear fuel (SNF) and
high-level radioactive waste (HLW) from commercial nuclear power plants and
other U.S. DOE sites. The Stakeholder Tool for Assessing Radioactive
Transportation (START) is a web-based, geospatial decision-support tool
developed for evaluating routing options and other aspects of transporting SNF
and HLW via barge, train, truck, and intermodal surface transport in the
continental United States. The verification and validation (V&V) effort is
intended to independently assess START to provide confidence in the ability of
the tool to accurately provide intended outputs. The results selected for the
V&V effort of the START code include those identified as crucial outputs by
subject matter experts.
Outputs from START such as shape files and keyhole markup language (KML)
files are analyzed using a geodesic computation using the WSG-84 ellipsoid
model. Most of the V&V efforts are aimed towards examining and comparing the
total length reported in the various files in the START tool. This work also
focuses on the development of V&V methodologies for various outputs that could
be replicated by the end user on a set of user-defined routes. Over 150 origin
destination pairs were run as part of this effort to test the functionality of
the START tool. In addition to presenting results using an independent geodesic
computation, this work will provide a comparison of the total route lengths
between START version 3.3 and the previous release of START (version 3.2.2).
- Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国エネルギー省(U.S. DOE)は、使用済み核燃料(SNF)と高レベル放射性廃棄物(HLW)の輸送、貯蔵、廃棄を民間の原子力発電所や他の米国のDOE施設から計画している。
Stakeholder Tool for Assessing Radioactive Transportation (START) は、ルーティングオプションの評価やSNFやHLWの輸送におけるバージ、列車、トラック、インターモーダルな表面輸送などの側面のために開発されたウェブベースの地理空間決定支援ツールである。
検証と検証(V&V)の取り組みは、STARTを独立して評価することを目的としており、ツールが意図した出力を正確に提供する能力に対する信頼性を提供する。
START符号のV&V努力のために選択された結果には、課題の専門家による重要な出力として特定されたものが含まれる。
形状ファイルやキーホールマークアップ言語(KML)ファイルなどのSTARTからの出力を,WSG-84楕円体モデルを用いて測地計算により解析する。
V&Vの取り組みの多くは、STARTツールの様々なファイルで報告された総長を調べ、比較することを目的としている。
この研究は、エンドユーザーが一連のユーザ定義ルートで複製できる様々な出力のためのV&V方法論の開発にも焦点を当てている。
この取り組みの一環として150以上のオリジン宛先ペアが実行され、スタートツールの機能をテストする。
独立な測地線計算による結果の提示に加えて、STARTバージョン3.3とSTARTの以前のリリース(バージョン3.2.2)のルート長の比較も行う。
関連論文リスト
- TLD-READY: Traffic Light Detection -- Relevance Estimation and Deployment Analysis [9.458657306918859]
効率的な交通信号検出は、自動運転車における知覚スタックの重要な構成要素である。
本研究は,先行研究の課題に対処しつつ,新たなディープラーニング検出システムを導入する。
本稿では,道路上の矢印マークを革新的に利用し,事前地図作成の必要性を解消する関連性推定システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-11T14:12:44Z) - What Are We Measuring When We Evaluate Large Vision-Language Models? An Analysis of Latent Factors and Biases [87.65903426052155]
データから潜在視覚言語スキルの発見を目的とした大規模な移動学習実験を行った。
生成タスクが長さバイアスに悩まされることを示し、ベンチマークは出力長の異なるタスクのバランスをとるべきであることを示唆する。
我々は新しいデータセットOLIVEを提示し、そこでユーザーの指示をシミュレーションし、テストしたすべてのデータセットと異なる課題を提示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T02:40:35Z) - VST++: Efficient and Stronger Visual Saliency Transformer [74.26078624363274]
我々は,グローバルな長距離依存関係を探索する,効率的で強力なVST++モデルを開発した。
我々は、RGB、RGB-D、RGB-T SODベンチマークデータセット上で、トランスフォーマーベースのバックボーンにまたがってモデルを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T05:44:49Z) - Verification and Validation of the Stakeholder Tool for Assessing
Radioactive Transportation (START) [0.0]
DOE総合廃棄物管理局は、使用済み核燃料(SNF)と高レベル放射性廃棄物(HLW)の輸送・保管・廃棄を計画している。
STARTは、ルーティングオプションやSNFとHLWの転送の他の側面を評価するために開発された、Webベースの地理空間決定支援ツールである。
検証と検証(V&V)プロセスは、STARTを独立して評価することを目的としており、STARTが意図した結果を正確に提供できることの信頼性を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-16T15:22:04Z) - GCT-TTE: Graph Convolutional Transformer for Travel Time Estimation [1.6499388997661122]
本稿では,旅行時間推定問題に対するトランスフォーマーモデルを提案する。
提案したGCT-TTEアーキテクチャは、入力経路の異なる特性を捉える異なるデータモダリティの利用である。
GCT-TTEは、ユーザが定義したルートでさらなる実験を行うために、Webサービスとしてデプロイされた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T10:44:13Z) - Integrated Sensing, Computation, and Communication for UAV-assisted
Federated Edge Learning [52.7230652428711]
フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、エッジデバイスとサーバ間の定期的な通信を通じて、プライバシ保護モデルトレーニングを可能にする。
無人航空機(UAV)搭載エッジデバイスは、効率的なデータ収集における柔軟性と移動性のため、FEELにとって特に有利である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T16:01:33Z) - Prediction of the evolution of the nuclear reactor core parameters using
artificial neural network [0.0]
MIT BEAVRSベンチマークに基づく原子炉は、典型的な発電用加圧水炉(PWR)として使用された。
PARCS v3.2 ノダル拡散コアシミュレータは、原子炉の動作をエミュレートするためにフルコアの原子炉物理学ソルバとして使用された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T14:21:16Z) - Disengagement Cause-and-Effect Relationships Extraction Using an NLP
Pipeline [14.708195642446716]
カリフォルニア州自動車局(CA DMV)は自動運転車テストプログラムを開始した。
このプログラムは、自律走行から自律走行(AVD)に関するレポートを収集し、リリースする。
本研究は,事前学習モデルを用いた深層移動学習の実践として成功し,統合された解離データベースを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-05T14:00:59Z) - Do Neural Optimal Transport Solvers Work? A Continuous Wasserstein-2
Benchmark [133.46066694893318]
最適輸送のためのニューラルネットワークに基づく解法の性能を評価する。
既存の解法では,下流タスクでは良好に機能するにもかかわらず,最適な輸送マップを復元できないことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T15:59:28Z) - Detecting 32 Pedestrian Attributes for Autonomous Vehicles [103.87351701138554]
本稿では、歩行者を共同で検出し、32の歩行者属性を認識するという課題に対処する。
本稿では,複合フィールドフレームワークを用いたマルチタスク学習(MTL)モデルを提案する。
競合検出と属性認識の結果と,より安定したMTLトレーニングを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-04T15:10:12Z) - TNT: Target-driveN Trajectory Prediction [76.21200047185494]
我々は移動エージェントのための目標駆動軌道予測フレームワークを開発した。
我々は、車や歩行者の軌道予測をベンチマークする。
私たちはArgoverse Forecasting、InterAction、Stanford Drone、および社内のPedestrian-at-Intersectionデータセットの最先端を達成しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-19T06:52:46Z)
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。