Real World Traffic(실제 트래픽)란 무엇입니까?
Real World Traffic 실제 트래픽 - The case study on a real-world traffic network comprised of 0. [1] Extensive experiments on a real-world traffic state dataset validate the effectiveness of our method by showing that GLT-GCRNN outperforms the state-of-the-art methods in terms of different metrics. [2] The model was built by adding complexity and the simulated results are analysed and compared for real-world traffic performance. [3] Our simulation results based on a real-world traffic data set demonstrate the advantages of the proposed approaches. [4] Despite the low-order system dynamics, the piecewise fuel/efficiency map, gear shifting, and real-world traffic/road situations bring system discontinuities/switchings and pure state constraints into the problem formulation, which make the problem highly nonlinear and nontrivial to solve. [5] To validate the proposed system, experiments are performed on the real-world traffic data provided by the Aliyun Tianchi platform. [6] The key problem in C-RAN optimization is to dynamically allocate BBUs and map them to RRHs under cost and quality constraints, since real-world traffic and mobility are difficult to predict, and there are enormous numbers of candidate RRH-BBU mapping schemes. [7] While the former is able to represent many details of traffic and model large-scale, real-world traffic situations with a co-evolutionary approach, the latter provides an environment for provable mathematical statements and results on exact user equilibria. [8] To evaluate the effectiveness of FlexSensing, we simulate the mobility of different vehicles involved in the scenario at different times of the day based on real-world traffic data collected from the city of Helsinki and select a real-time object detection application for a case study. [9] We evaluate T-MGCN on two real-world traffic datasets and observe improvement by approximately 3% to 6% as compared to the state-of-the-art baseline. [10] Research objectives To address this concern, further insights are needed in how drivers monitor automation in complex real-world traffic, and how their behaviour and performance change with long-term automated driving experience. [11] Imitation learning on real-world data has the potential to improve the simulation of real-world traffic. [12] The optimal speed control strategy is evaluated in both a simulated traffic scenario and a real-world traffic scenario. [13] Despite the low-order system dynamics, the piecewise fuel/efficiency map, gear shifting, and real-world traffic/road situations bring system discontinuities/switchings and pure state constraints into the problem formulation, which make the problem highly nonlinear and nontrivial to solve. [14] The solution approach is then tested on medium and large realistic instances generated from real-world traffic on Paris-Orly airport to show the benefit of our approach. [15] We evaluate the performance of our method with synthetically generated but realistic traffic as well as on real-world traffic from a Tor exit node on the Internet. [16] In this study, the emissions in real-world traffic from Euro VI-compliant HDTs were compared to those from older classes, represented by Euro V, using high-resolution time-of-flight chemical ionization mass spectrometry. [17] Extensive experiments on real-world traffic surveillance benchmarks demonstrate the real-time performance of the proposed model while keeping comparable accuracy with state-of-the-art. [18] We demonstrate this claim by applying our methodology to real-world traffic from DNS servers that use partial prefix-preserving anonymization. [19] We compared the performance of the proposed load balancer with iptables DNAT and loopback based on the RFC2544 performance standard, and also performed tests simulating real-world traffic patterns by using IMIX traffic streams. [20] We evaluate the framework on the real-world traffic dataset and obtain a consistent improvement of 6. [21] Our testbed evaluations confirm that, by using the live video streams derived from real-world traffic cameras, Soudain ensures the real-time requirement and achieves up to 25% improvement on the detection accuracy, compared with multiple state-of-the-art alternatives. [22] In a real-world traffic scene, objects can appear in different sizes and pose different details. [23] The proposed prediction method is carefully evaluated with real-world traffic data collected on Hwy 55 in Minnesota. [24] This article proposes the ST-Discovery algorithm, a novel unsupervised spatio-temporal data mining algorithm that facilitates effective data-driven discovery of RC dependencies induced by the road network topology using real-world traffic data. [25] In this paper, we analyze how FL impacts the performance of object detection in a real-world traffic environment. [26] We then apply our model to a real-world traffic sensor dataset to study traffic patterns during different configurations of the traffic lights at an intersection. [27] We evaluated both models on a real-world traffic dataset captured by surround-view fisheye cameras mounted on top of a vehicle. [28] Traditional iteration based approach as well as estimators adopted from control theory are discussed, benchmarked, and validated on real-world traffic data. [29] It is a challenging task for self-driving vehicles in Real-World traffic scenarios to find a trade-off between the real-time performance and the high accuracy of the detection, recognition, and tracking in videos. [30] We evaluate our approach on a real-world traffic dataset from a major ISP and Mobile Network Operator. [31] We present a machine learning approach using Long-Short Term Memory Neural Networks (LSTM-NN), trained over real-world traffic data during hurricane evacuation (hurricanes Irma and Matthew) using different combinations of input features and forecast horizons. [32] We use real-world traffic data from two locations (i. [33] We evaluate our model on multiple real-world traffic datasets and superior performance is achieved over state-of-the-art baselines. [34] Trace-driven experiments with real-world traffic data show that the proposed approach derives accurate traffic conditions with the average accuracy as 80%, based on only 50 probe vehicles’ intervention. [35] Traditional iteration based approach as well as estimators adopted from control theory were benchmarked and validated on real-world traffic data as well as via microscopic traffic simulation. [36] We conduct extensive numerical experiments on several real-world traffic data sets, and our results demonstrate the effectiveness of LATC in diverse missing scenarios. [37] We generate a large dataset of 30 million cycles by approximately replicating real-world traffic arrival patterns from archived loop detector data in a microscopic traffic simulator. [38] We successfully show the overall evaluation of these proving grounds in terms of their capability to accommodate real-world traffic scenarios. [39] Experiments on three real-world traffic datasets have verified the superiority of the proposed model. [40] A simple LSTM model, LSTM encoder-decoder model, CNN-LSTM model and a Conv-LSTM model were designed and evaluated using a real-world traffic volume dataset for multiple prediction horizons. [41] Additionally, we collect a real-world traffic flow dataset to evaluate the effectiveness of the approach. [42] We carry out experiments on synthetic traffic grid and real-world traffic network of Monaco city to compare with the existing A2C and Q-learning algorithms. [43] The experiment results suggest the proposed model can achieve 94% for F1 measure in the macro average of five labels on real-world traffic data. [44] Numerous continuum models have been proposed for freeway traffic, but their performance for real-world traffic flows has not been rigorously evaluated and compared in the literature. [45] Extensive evaluations on real-world traffic flow data demonstrate the superiority of the proposed method. [46] We collect two real-world traffic datasets and construct closed- and open-world evaluations to verify the effectiveness of FineWP. [47] Extensive experiments on two real-world traffic datasets demonstrate the superiority of our proposed approach. [48] We use a real-world traffic dataset from the United States Department of Transportation Federal Highway Administration to evaluate optimal control decision determination performance of ReDS in comparison with the state-of-the-art methods. [49] We collect real-world traffic datasets from 1,300 DApps with more than 169,000 flows. [50]0으로 구성된 실제 트래픽 네트워크에 대한 사례 연구. [1] 실제 교통 상태 데이터 세트에 대한 광범위한 실험은 GLT-GCRNN이 다양한 메트릭 측면에서 최신 방법보다 성능이 우수함을 보여줌으로써 우리 방법의 효율성을 검증합니다. [2] 모델은 복잡성을 추가하여 구축되었으며 시뮬레이션된 결과는 실제 트래픽 성능에 대해 분석 및 비교됩니다. [3] 실제 교통 데이터 세트를 기반으로 한 시뮬레이션 결과는 제안된 접근 방식의 장점을 보여줍니다. [4] 낮은 차수의 시스템 역학에도 불구하고 조각별 연료/효율 맵, 기어 변속 및 실제 교통/도로 상황은 시스템 불연속성/전환 및 순수 상태 제약을 문제 공식화에 가져오므로 문제를 매우 비선형적이고 사소하지 않게 만듭니다. . [5] 제안된 시스템을 검증하기 위해 Aliyun Tianchi 플랫폼에서 제공하는 실제 교통 데이터에 대한 실험이 수행됩니다. [6] C-RAN 최적화의 핵심 문제는 실제 트래픽과 이동성을 예측하기 어렵고 수많은 후보 RRH-BBU 매핑 방식이 있기 때문에 비용 및 품질 제약 하에서 BBU를 동적으로 할당하고 RRH에 매핑하는 것입니다. [7] 전자는 교통량의 많은 세부 사항을 나타내고 공동 진화적 접근 방식으로 대규모 실제 교통 상황을 모델링할 수 있지만 후자는 정확한 사용자 균형에 대한 입증 가능한 수학적 설명 및 결과를 위한 환경을 제공합니다. [8] FlexSensing의 효율성을 평가하기 위해 헬싱키 시에서 수집된 실제 교통 데이터를 기반으로 하루 중 서로 다른 시간에 시나리오에 관련된 다양한 차량의 이동성을 시뮬레이션하고 사례 연구를 위한 실시간 물체 감지 애플리케이션을 선택합니다. . [9] 우리는 2개의 실제 트래픽 데이터 세트에서 T-MGCN을 평가하고 최신 기준선과 비교하여 약 3%에서 6% 개선을 관찰합니다. [10] 연구 목표 이 문제를 해결하려면 운전자가 복잡한 실제 교통량에서 자동화를 모니터링하는 방법과 장기적인 자동 운전 경험에 따라 행동과 성능이 어떻게 변하는지에 대한 추가 통찰력이 필요합니다. [11] 실제 데이터에 대한 모방 학습은 실제 트래픽 시뮬레이션을 개선할 수 있는 잠재력이 있습니다. [12] 최적의 속도 제어 전략은 시뮬레이션된 교통 시나리오와 실제 교통 시나리오에서 모두 평가됩니다. [13] 낮은 차수의 시스템 역학에도 불구하고 조각별 연료/효율 맵, 기어 변속 및 실제 교통/도로 상황은 시스템 불연속성/전환 및 순수 상태 제약을 문제 공식화에 가져오므로 문제를 매우 비선형적이고 사소하지 않게 만듭니다. . [14] 그런 다음 솔루션 접근 방식은 우리 접근 방식의 이점을 보여주기 위해 Paris-Orly 공항의 실제 트래픽에서 생성된 중간 및 대규모 실제 인스턴스에서 테스트됩니다. [15] 우리는 합성적으로 생성되었지만 현실적인 트래픽과 인터넷의 Tor 출구 노드에서 오는 실제 트래픽을 사용하여 방법의 성능을 평가합니다. [16] 이 연구에서 Euro VI 호환 HDT의 실제 트래픽 배출량을 고해상도 비행 시간 화학 이온화 질량 분석기를 사용하여 Euro V로 표시되는 이전 클래스의 배출량과 비교했습니다. [17] 실제 교통 감시 벤치마크에 대한 광범위한 실험은 제안된 모델의 실시간 성능을 보여주면서도 최신 기술과 비슷한 정확도를 유지합니다. [18] 부분적인 접두사 보존 익명화를 사용하는 DNS 서버의 실제 트래픽에 우리의 방법론을 적용하여 이 주장을 입증합니다. [19] 제안하는 로드밸런서와 RFC2544 성능규격에 따른 iptables DNAT 및 루프백의 성능을 비교하고, IMIX 트래픽 스트림을 이용하여 실제 트래픽 패턴을 시뮬레이션하는 테스트를 수행하였다. [20] 실제 트래픽 데이터 세트에서 프레임워크를 평가하고 6의 일관된 개선을 얻습니다. [21] 우리의 테스트베드 평가에 따르면 Soudain은 실제 교통 카메라에서 파생된 라이브 비디오 스트림을 사용하여 실시간 요구 사항을 보장하고 여러 최첨단 대안과 비교하여 감지 정확도에서 최대 25% 개선을 달성합니다. . [22] 실제 교통 상황에서 객체는 다양한 크기로 나타나며 다양한 세부 사항을 나타낼 수 있습니다. [23] 제안된 예측 방법은 미네소타의 Hwy 55에서 수집된 실제 교통 데이터를 사용하여 신중하게 평가됩니다. [24] 이 기사에서는 실제 교통 데이터를 사용하여 도로 네트워크 토폴로지에 의해 유도된 RC 종속성의 효과적인 데이터 기반 검색을 용이하게 하는 새로운 감독되지 않은 시공간 데이터 마이닝 알고리즘인 ST-Discovery 알고리즘을 제안합니다. [25] 이 백서에서는 FL이 실제 교통 환경에서 객체 감지 성능에 어떤 영향을 미치는지 분석합니다. [26] 그런 다음 교차로에서 신호등의 다양한 구성 동안 교통 패턴을 연구하기 위해 실제 교통 센서 데이터 세트에 모델을 적용합니다. [27] 우리는 차량 상단에 장착된 서라운드 뷰 어안 카메라로 캡처한 실제 교통 데이터 세트에서 두 모델을 모두 평가했습니다. [28] 제어 이론에서 채택된 추정기뿐만 아니라 전통적인 반복 기반 접근 방식을 실제 교통 데이터에서 논의, 벤치마킹 및 검증합니다. [29] 실시간 성능과 비디오의 탐지, 인식 및 추적의 높은 정확도 사이에서 균형을 찾는 것은 실제 교통 시나리오에서 자율 주행 차량의 도전적인 작업입니다. [30] 주요 ISP 및 모바일 네트워크 사업자의 실제 트래픽 데이터 세트에 대한 접근 방식을 평가합니다. [31] 허리케인 대피(허리케인 Irma 및 Matthew) 동안 실제 교통 데이터에 대해 훈련된 Long-Short Term Memory Neural Networks(LSTM-NN)를 사용하는 기계 학습 접근 방식을 다양한 입력 기능 및 예측 범위 조합을 사용하여 제시합니다. [32] 우리는 두 위치(i. [33] 여러 실제 트래픽 데이터 세트에 대한 모델을 평가하고 최첨단 기준선보다 우수한 성능을 달성합니다. [34] 실제 교통 데이터를 사용한 추적 기반 실험은 제안된 접근 방식이 단 50대의 탐사 차량의 개입을 기반으로 평균 정확도 80%로 정확한 교통 상황을 도출한다는 것을 보여줍니다. [35] 기존의 반복 기반 접근 방식과 제어 이론에서 채택한 추정기는 실제 교통 데이터와 미세한 교통 시뮬레이션을 통해 벤치마킹 및 검증되었습니다. [36] 우리는 여러 실제 교통 데이터 세트에 대한 광범위한 수치 실험을 수행하고 우리의 결과는 다양한 누락 시나리오에서 LATC의 효율성을 보여줍니다. [37] 우리는 미세한 트래픽 시뮬레이터에 보관된 루프 감지기 데이터에서 실제 트래픽 도착 패턴을 대략적으로 복제하여 3천만 사이클의 대규모 데이터 세트를 생성합니다. [38] 우리는 실제 교통 시나리오를 수용할 수 있는 능력 측면에서 이러한 시험장에 대한 전반적인 평가를 성공적으로 보여줍니다. [39] 세 가지 실제 트래픽 데이터 세트에 대한 실험을 통해 제안된 모델의 우수성을 확인했습니다. [40] 단순 LSTM 모델, LSTM 인코더-디코더 모델, CNN-LSTM 모델 및 Conv-LSTM 모델은 다중 예측 범위에 대한 실제 교통량 데이터 세트를 사용하여 설계 및 평가되었습니다. [41] 또한 실제 트래픽 흐름 데이터 세트를 수집하여 접근 방식의 효율성을 평가합니다. [42] 기존의 A2C 및 Q-learning 알고리즘과 비교하기 위해 모나코 시의 합성 교통망과 실제 교통망에 대한 실험을 수행합니다. [43] 실험 결과 제안된 모델은 실제 교통 데이터에 대한 5개 레이블의 매크로 평균에서 F1 측정에 대해 94%를 달성할 수 있음을 시사합니다. [44] 고속도로 교통에 대해 수많은 연속체 모델이 제안되었지만 실제 교통 흐름에 대한 성능은 문헌에서 엄격하게 평가 및 비교되지 않았습니다. [45] 실제 교통 흐름 데이터에 대한 광범위한 평가는 제안된 방법의 우수성을 보여줍니다. [46] 우리는 두 개의 실제 트래픽 데이터 세트를 수집하고 FineWP의 효율성을 검증하기 위해 폐쇄형 및 개방형 평가를 구성합니다. [47] 두 개의 실제 트래픽 데이터 세트에 대한 광범위한 실험은 제안된 접근 방식의 우수성을 보여줍니다. [48] 우리는 최신 방법과 비교하여 ReDS의 최적 제어 결정 결정 성능을 평가하기 위해 미국 교통부 연방 고속도로 관리국의 실제 교통 데이터 세트를 사용합니다. [49] 169,000개 이상의 흐름이 있는 1,300개의 DApp에서 실제 트래픽 데이터 세트를 수집합니다. [50]
real world traffic datum
Collecting real world traffic data in driving studies is very time consuming and expensive. [1] Simulations performed on the real world traffic data illustrates promising imputation as well as temporal prediction performance even in an online setup. [2] In particular, the design of advanced traffic forecasting algorithms in large scale urban and inter-urban road networks are described along with their implementation and utilization on large amounts of real world traffic data. [3] We validated our congestion forecasting framework on the real world traffic data of Nashville, USA and identified the onset of congestion in each of the neighboring segments of any congestion source with an average precision of 0. [4] To evaluate our mechanism, we use real world traffic data collected from Shanghai taxis and compare it with existing work. [5]운전 연구에서 실제 교통 데이터를 수집하는 것은 시간과 비용이 많이 듭니다. [1] 실제 교통 데이터에서 수행된 시뮬레이션은 온라인 설정에서도 시간적 예측 성능뿐만 아니라 유망한 전가를 보여줍니다. [2] 특히, 대규모 도시 및 도시 간 도로 네트워크에서 고급 교통 예측 알고리즘의 설계가 대량의 실제 교통 데이터에 대한 구현 및 활용과 함께 설명됩니다. [3] 우리는 미국 내슈빌의 실제 교통 데이터에 대한 혼잡 예측 프레임워크를 검증했으며 평균 정밀도가 0인 혼잡 소스의 인접 세그먼트 각각에서 혼잡의 시작을 식별했습니다. [4] 메커니즘을 평가하기 위해 상하이 택시에서 수집한 실제 교통 데이터를 사용하고 기존 작업과 비교합니다. [5]