Submitted 26 August, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 12 pages, 5 figures, International Conference on Agents and Artificial Intelligence Doctoral Consortium (ICAART_DC)
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 26 اوت 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 12 صفحه ، 5 رقم ، کنفرانس بین المللی نمایندگان و کنسرسیوم دکتری اطلاعات مصنوعی (ICAART_DC)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Multivariate Time Series (MTS) data capture temporal behaviors to provide invaluable insights into various physical dynamic phenomena. In smart mobility, MTS plays a crucial role in providing temporal dynamics of behaviors such as maneuver patterns, enabling early detection of anomalous behaviors while facilitating pro-activity in Prognostics and Health Management (PHM). In this work, we aim to address challenges associated with modeling MTS data collected from a vehicle using sensors. Our goal is to investigate the effectiveness of two distinct unsupervised representation learning approaches in identifying maneuvering states in smart mobility. Specifically, we focus on some bivariate accelerations extracted from 2.5 years of driving, where the dataset is non-stationary, long, noisy, and completely unlabeled, making manual labeling impractical. The approaches of interest are Temporal Neighborhood Coding for Maneuvering (TNC4Maneuvering) and Decoupled Local and Global Representation learner for Maneuvering (DLG4Maneuvering). The main advantage of these frameworks is that they capture transferable insights in a form of representations from the data that can be effectively applied in multiple subsequent tasks, such as time-series classification, clustering, and multi-linear regression, which are the quantitative measures and qualitative measures, including visualization of representations themselves and resulting reconstructed MTS, respectively. We compare their effectiveness, where possible, in order to gain insights into which approach is more effective in identifying maneuvering states in smart mobility.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
داده های زمانی چند متغیره (MTS) رفتارهای زمانی را ضبط می کند تا بینش های ارزشمندی را در مورد پدیده های مختلف پویا فیزیکی ارائه دهد.در تحرک هوشمند ، MTS نقش مهمی در ارائه پویایی زمانی رفتارهایی مانند الگوهای مانور ، امکان تشخیص زودرس رفتارهای غیر عادی ضمن تسهیل فعالیت طرفدار در پیش آگهی و مدیریت سلامت (PHM) دارد.در این کار ، هدف ما این است که به چالش های مرتبط با مدل سازی داده های MTS جمع آوری شده از وسیله نقلیه با استفاده از سنسورها بپردازیم.هدف ما بررسی اثربخشی دو رویکرد یادگیری بازنمایی بدون نظارت در شناسایی حالتهای مانور در تحرک هوشمند است.به طور خاص ، ما روی برخی از شتاب های دو متغیره استخراج شده از 2.5 سال رانندگی تمرکز می کنیم ، جایی که مجموعه داده غیر ثابت ، طولانی ، پر سر و صدا و کاملاً بدون برچسب است و برچسب زدن دستی را غیر عملی می کند.رویکردهای مورد علاقه کدگذاری محله زمانی برای مانور (TNC4ManeUvering) و یادگیرنده نمایندگی محلی و جهانی برای مانور (DLG4ManeUvering) است.مهمترین مزیت این چارچوب ها این است که آنها بینش های قابل انتقال را به شکلی از بازنمایی از داده هایی که می توانند به طور مؤثر در چندین کار بعدی اعمال شوند ، مانند طبقه بندی سری زمان ، خوشه بندی و رگرسیون چند خطی ، که اقدامات کمی هستند ، ضبط می کنند.و اقدامات کیفی ، از جمله تجسم خود بازنمایی ها و به ترتیب MT های بازسازی شده.ما در صورت امکان اثربخشی آنها را با هم مقایسه می کنیم تا بینش هایی را در مورد اینکه رویکرد در شناسایی حالتهای مانور در تحرک هوشمند مؤثرتر است ، مقایسه کنیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
