論文の概要: Geospatial Road Cycling Race Results Data Set
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09055v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 13:35:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 16:58:09.754554
- Title: Geospatial Road Cycling Race Results Data Set
- Title（参考訳）: 地理空間的ロードサイクルレース結果データセット
- Authors: Bram Janssens, Luca Pappalardo, Jelle De Bock, Matthias Bogaert, Steven Verstockt,
- Abstract要約: サイクリング分析の分野は、オープンなデータソースへのアクセスが限られているため、最近発展し始めたばかりである。
我々は,2017-2023年のプロレース結果数千点と,コースに関する詳細な地理情報とを関連づけたデータセットの公開を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8209399948620306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The field of cycling analytics has only recently started to develop due to limited access to open data sources. Accordingly, research and data sources are very divergent, with large differences in information used across studies. To improve this, and facilitate further research in the field, we propose the publication of a data set which links thousands of professional race results from the period 2017-2023 to detailed geographic information about the courses, an essential aspect in road cycling analytics. Initial use cases are proposed, showcasing the usefulness in linking these two data sources.
- Abstract（参考訳）: サイクリング分析の分野は、オープンなデータソースへのアクセスが限られているため、最近発展し始めたばかりである。
したがって、研究とデータソースは非常に異なっており、研究全体で使用される情報に大きな違いがある。
これを改善するため,2017-2023年のプロレース結果数千点とコースの詳細な地理情報,道路サイクリング解析における重要な側面を関連づけたデータセットの公開を提案する。
これら2つのデータソースをリンクする上での有用性を示す最初のユースケースを提案する。
関連論文リスト
- UniTraj: A Unified Framework for Scalable Vehicle Trajectory Prediction [93.77809355002591]
さまざまなデータセット、モデル、評価基準を統一する包括的なフレームワークであるUniTrajを紹介する。
我々は広範な実験を行い、他のデータセットに転送するとモデルの性能が大幅に低下することがわかった。
これらの知見を説明するために,データセットの特徴に関する洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-22T10:36:50Z) - Electric Vehicle Enquiry (EVE) Pilot [0.0]
このデータセットは、3年間のルノー動物園の利用データをカバーしている。
データセットの収集プロセス、その処理、および含むすべての変数の記述について詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T08:32:21Z) - A Survey on Data Selection for Language Models [148.300726396877]
データ選択方法は、トレーニングデータセットに含まれるデータポイントを決定することを目的としている。
ディープラーニングは、主に実証的な証拠によって駆動され、大規模なデータに対する実験は高価である。
広範なデータ選択研究のリソースを持つ組織はほとんどない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T18:54:35Z) - Educational data mining and learning analytics: An updated survey [0.0]
この調査は、このジャーナルで公開された前の調査の更新版と改善版である。
教育データマイニングと学習分析が教育データに対してどのように適用されてきたのかを、理解しやすく、非常に一般的な方法でレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-10T18:48:45Z) - DataFinder: Scientific Dataset Recommendation from Natural Language
Descriptions [100.52917027038369]
我々は、短い自然言語記述を与えられたデータセットを推奨するタスクを運用する。
この作業を容易にするために、我々は、より大規模な自動構築トレーニングセットと、より少ない専門家によるアノテート評価セットからなるDataFinderデータセットを構築した。
このシステムは、DataFinderデータセットに基づいてトレーニングされ、既存のサードパーティのデータセット検索エンジンよりも関連性の高い検索結果を見つける。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T05:22:36Z) - Retiring Adult: New Datasets for Fair Machine Learning [47.27417042497261]
UCIアダルトは、多くのアルゴリズム的公正な介入の開発と比較の基礎として機能している。
UCIアダルトデータのスーパーセットを米国国勢調査資料から再構築し、その外部妥当性を制限するUCIアダルトデータセットの慣用性を明らかにする。
私たちの主な貢献は、公正な機械学習の研究のために既存のデータエコシステムを拡張する、一連の新しいデータセットです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-10T19:19:41Z) - Domain Generalization: A Survey [146.68420112164577]
ドメイン一般化(DG)は、モデル学習にソースドメインデータを使用するだけでOOD一般化を実現することを目的としています。
初めて、DGの10年の開発をまとめるために包括的な文献レビューが提供されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-03T16:12:22Z) - A Survey of Embedding Space Alignment Methods for Language and Knowledge
Graphs [77.34726150561087]
単語,文,知識グラフの埋め込みアルゴリズムに関する現在の研究状況について調査する。
本稿では、関連するアライメント手法の分類と、この研究分野で使用されるベンチマークデータセットについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T16:08:13Z) - Deep Learning on Traffic Prediction: Methods, Analysis and Future
Directions [32.25707921285397]
本稿では,複数の観点からの交通予測における深層学習に基づくアプローチに関する包括的調査を行う。
まず,既存の交通予測手法を要約し,分類について述べる。
第2に、異なるトラフィック予測アプリケーションにおける最先端のアプローチをリストアップする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-18T08:28:10Z)
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。