Representation learning seeks to extract useful and low-dimensional attributes from complex and high-dimensional data. Natural language processing (NLP) was used to investigate the representation learning models to extract words’ feature vectors using their sequential order in the text via word embeddings and language models that maintain their semantic meaning. Inspired by NLP, in this paper, we tackle the representation learning problem for trajectories, using NLP methods to encode external sensors positioned in the road network and generate the features’ space to predict the next vehicle movement. We evaluate the vector representations of on-road sensors and trajectories using extrinsic and intrinsic strategies. Our results have shown the potential of natural language models to describe the space of features on trajectory applications as the next location prediction.
O paradigma da computação em névoa possibilita que os recursos computacionais sejam levados para a borda da rede, de forma que a latência e a largura de banda resultantes da computação em nuvem possam ser reduzidas. A combinação desse paradigma com técnicas de fusão de dados e processamento de eventos, a partir da aquisição de dados brutos, tem grande potencial de uso para gerar conhecimento de valor e ajudar a tomada de decisão em sistemas de IoT. Nesse contexto, foi proposta uma arquitetura de fusão de dados em três níveis (nó sensor, névoa e nuvem) que, aliada ao uso de técnicas de processamento de eventos complexos, promove a tomada de decisões com rapidez, enquanto reduz o custo de transmissão de dados na rede. Os experimentos mostram uma redução de 77% no tempo médio de envio de mensagens na rede e 82% de melhoria na vazão média com a utilização da arquitetura proposta.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.