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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Extreme-scale Urban Mobility Data Analytics as a Service

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Dissemination Plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Document registering the key activities pertaining to maximizing the dissemination of EMERALDs outcomes during and after the project’s lifecycle.

EMERALDS Reference Architecture (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

EMERALDS Toolset reference architecture that utilises dedicated components from partners and open software, and distributed systems including edge/fog nodes and cloud nodes with the aim to deliver the EMERALDS services and their respective configuration towards establishing robust extreme mobility data analytics pipelines. The report will also include information on functional requirements, technical development aspects and definition of technical KPIs.

Use Cases Scoping Document (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Report outlining the KPIs, timeplans, implementation plans, key resources and datasets of each use case as well as the end-to-end validation procedure to evaluate performance and effectiveness of the visioned MAaaS and the baseline situation of existing tools and approaches in the use cases.The report will detail also the solutions adopted for the technical implementation of the different tools that will be demonstrated in WP5.

Demonstration of integrated services (EMERALDS) v1 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

First integration of EMERALDS tools in CARTO platform environment, testing of the MapVectorTile standard performance in voluminous spatial map plots.

Containerized EMERALDS Toolset v1 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Early integration of the developments from WP3 and WP4 into a re-usable and containerized toolset to be demonstrated in applications foreseen in WP5 and WP6 adhering to continuous integration and deployment software development principles. Introducing an efficient, interoperable and easy-to-deploy urban MAaaS toolset, containing methods for executing extreme data workflows.

Mobility Data Processing Services v1 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Software library containing early prototypes of the extreme mobility data processing services, methods and tools which are scalable and support the ingestion of heterogeneous data types from each tier of the computing continuum.The deliverable will include a report and manual defining the data preparation activities, that include data modelling (ensuring standardisation thus interoperability), data semantics, annotation, multilingual processing aspects.

Mobility Data Analytics and Learning Services v1 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Software library containing early versions of the extreme Mobility Data Analytics and Learning Services with embedded privacy-preserving tools and ingesting heterogeneous data types from each tier of the computing continuum accompanied by report consolidating release notes and instructions on executing the developed methods. A report will document the advancement of AI models compared to state-of-the art models and methods.

Publications

Shared Micro-mobility Demand Forecasting using Gradient Boosting methods

Auteurs: Antonios Tziorvas, George S. Theodoropoulos, Yannis Theodoridis
Publié dans: 2025, ISSN 1613-0073
Éditeur: CEUR

GeoPandas-AI: A Smart Class Bringing LLM as Stateful AI Code Assistant (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gaspard Merten, Gilles Dejaegere, Mahmoud Sakr
Publié dans: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2025
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3748636.3762765

Here Is Not There: Measuring Entailment-Based Trajectory Similarity for Location-Privacy Protection and Beyond (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Z Liu, K Janowicz, K Currier, M Shi, J Rao, S Gao, L Cai, A Graser
Publié dans: Proceedings of the 4th International Symposium on Platial Information Science (PLATIAL’23)
Éditeur: PLATIAL’X Symposium Series
DOI: 10.5281/ZENODO.8286277

ST-SplitVFL: Spatio-Temporal Split Vertical Federated Learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Graser, Anita (Producer), Lorencio Abril, Jose Antonio (Producer), Weißenfeld, Axel (Producer), Jalali, Anahid (Producer)
Publié dans: 2025
Éditeur: Zenodo
DOI: 10.5281/ZENODO.17661670

Processing of Spatial-Keyword Range Queries in Apache Spark (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: A Karabinos, P Tampakis, C Doulkeridis, A Vlachou
Publié dans: BigSpatial '23: Proceedings of the 11th ACM SIGSPATIAL International Workshop on Analytics for Big Geospatial Data
Éditeur: 11th ACM SIGSPATIAL International Workshop on Analytics for Big Geospatial Data 2023
DOI: 10.1145/3615833.3628592

Data-Driven Digital Mobility Twins

Auteurs: Sakr, Mahmoud
Publié dans: 2023
Éditeur: DI fusion

Crowd Safety Manager: Towards Data-Driven Active Decision Support for Planning and Control of Crowd Events (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: P Krishnakumari, S Hoogendoorn-Lanser, J Steenbakkers, S Hoogendoorn
Publié dans: TRB Annual Meeting 2024
Éditeur: National Academies TRB
DOI: 10.48550/ARXIV.2308.00076

Pythia: Distributed Pattern-based Future Location Prediction of Moving Objects

Auteurs: Panagiotis Tampakis, Nikos Pelekis
Publié dans: CEUR Workshop Proceedings, Numéro roceedings of the Workshops of the EDBT/ICDT 2024 Joint Conference (March 25-28, 2024), Paestum, Italy, ISSN 1613-0073
Éditeur: CEUR

PCIe Monitoring for Secure Code Execution in Heterogeneous System Architectures (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Iasonas Georgakas, Eva Papadogiannaki, Konstantinos Georgopoulos, Sotiris Ioannidis
Publié dans: 2025 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (CSR), 2025
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/CSR64739.2025.11130157

CrowdSense: Interpretable and Efficient Multivariate Crowd Forecasting with Active Learning

Auteurs: Wachsenegger, Anahid; Graser, Anita; Weißenfeld, Axel; Dragaschnig, Melitta
Publié dans: 2025, ISSN 1613-0073
Éditeur: CEUR Workshop Proceedings

Experimental Probing of Graph Convolutional Neural Networks Architectures for Traffic Analysis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Bahare Salehi, Mahmoud Sakr
Publié dans: 2024 IEEE 40th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW), ISSN 2473-3490
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ICDEW61823.2024.00009

Parallel Spatial Join Processing with Adaptive Replication

Auteurs: Nikolaos Koutroumanis, Christos Doulkeridis, Akrivi Vlachou
Publié dans: Proceedings of 28th International Conference on Extending Database Technology (EDBT'25), Barcelona, Spain
Éditeur: openproceedings.org

Data-Driven Digital Mobility Twins (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mahmoud Sakr
Publié dans: SIGSPATIAL '23: 31st ACM International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2023
Éditeur: SIGSPATIAL ACM Special Interest Group on Spatial Information
DOI: 10.1145/3615896.3628417

Estimating Urban Traffic Using Public Transit Buses as Probes (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Bahare Salehi, Mahmoud Sakr
Publié dans: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2025
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3748636.3762759

Brussels Mobility Twin (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mahmoud Sakr, Gaspard Merten
Publié dans: SIGSPATIAL '23: 31st ACM International Conference on Advances in Geographic Information Systems
Éditeur: SIGSPATIAL ACM Special Interest Group on Spatial Information
DOI: 10.1145/3589132.3625634

Hot Spot Analysis for Big Trajectory Data in Road Networks

Auteurs: Panagiota Keziou, Christos Doulkeridis
Publié dans: 2025, ISSN 1613-0073
Éditeur: CEUR

Abandon All Hope Ye Who Enter Here: A Dynamic, Longitudinal Investigation of Android's Data Safety Section

Auteurs: Ioannis Arkalakis, Michalis Diamantaris, Serafeim Moustakas, and Sotiris Ioannidis (Technical University of Crete); Jason Polakis (University of Illinois Chicago) Panagiotis Ilia (Cyprus University of Technology)
Éditeur: USENIX Security 2024

Trajectools Demo: Towards No-Code Solutions for Movement Data Analytics

Auteurs: Graser, A. & Dragaschnig, M.
Publié dans: ISBN 979-8-3503-7455-1
Éditeur: IEEE

Path-based Traffic Flow Prediction

Auteurs: Karkanis, E., Pelekis, N., Chondrodima, E., & Theodoridis, Y
Publié dans: Proceedings of the Workshops of the EDBT/ICDT 2024 Joint Conference (March 25-28, 2024), Paestum, Italy, ISSN 1613-0073
Éditeur: BMDA 2024

I2DS: FPGA-Based Deep Learning Industrial Intrusion Detection System (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ioannis Morianos, Konstantinos Georgopoulos, Andreas Brokalakis, Thomas Kyriakakis, Sotiris Ioannidis
Publié dans: Lecture Notes in Computer Science, Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling, and Simulation, 2024
Éditeur: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-78380-7_14

Towards eXplainable AI for Mobility Data Science (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Anahid Jalali, Anita Graser, Clemens Heistracher
Publié dans: ArxiV Computer Science Artificial Intelligence, ISSN 2307-0846
Éditeur: ArxiV Computer Science Artificial Intelligence
DOI: 10.48550/ARXIV.2307.08461

Brussels Mobility Twin (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sakr, Mahmoud; Merten, Gaspard
Publié dans: Proceedings of the 31st ACM International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2023
Éditeur: ACM Digital Library
DOI: 10.1145/3589132.3625634

Efficient Semantic Similarity Search over Spatio-textual Data

Auteurs: George S. Theodoropoulos, Kjetil Nørvåg and Christos Doulkeridis
Publié dans: ISSN 2367-2005
Éditeur: openproceedings.org

Evaluation of Machine Learning and Deep Learning models for Multi-Horizon Crowd Forecasting at Scheveningen Beach, Netherlands (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Theivaprakasham Hari, Winnie Daamen, Sascha Hoogendoorn-Lanser,Jeroen Steenbakkers, Serge Paul Hoogendoorn
Publié dans: Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research, ISSN 0361-1981
Éditeur: SAGE Publishing
DOI: 10.1177/03611981261422125

Bicycle Travel Time Estimation via Dual Graph-Based Neural Networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ting Gao, Winnie Daamen, Elvin Isufi, Serge P. Hoogendoorn
Publié dans: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Numéro 27, 2026, ISSN 1524-9050
Éditeur: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/TITS.2025.3633150

Map‐matching for cycling travel data in urban area (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ting Gao, Winnie Daamen, Panchamy Krishnakumari, Serge Hoogendoorn
Publié dans: IET Intelligent Transport Systems, Numéro 18, 2025, ISSN 1751-956X
Éditeur: Institution of Engineering and Technology (IET)
DOI: 10.1049/ITR2.12567

MobilityDL: a review of deep learning from trajectory data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Anita Graser, Anahid Jalali, Jasmin Lampert, Axel Weißenfeld, Krzysztof Janowicz
Publié dans: GeoInformatica, 2024, ISSN 1384-6175
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s10707-024-00518-8

Map‐matching for cycling travel data in urban area (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ting Gao, Winnie Daamen, Panchamy Krishnakumari, Serge Hoogendoorn
Publié dans: IET Intelligent Transport Systems, Numéro 18, 2025, ISSN 1751-956X
Éditeur: Institution of Engineering and Technology (IET)
DOI: 10.1049/ITR2.12567

Mobility Data Science: Perspectives and Challenges (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mohamed Mokbel, Mahmoud Sakr, et al.
Publié dans: ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems, ISSN 2374-0353
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3652158

Spatio-Temporal Vertical Federated Learning to Overcome Data Sharing Limitations (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Lorencio Abril, Jose Antonio; Graser, Anita; Weißenfeld, Axel; Wachsenegger, Anahid
Publié dans: Abstracts of the ICA, 2024
Éditeur: ICA
DOI: 10.5194/ICA-ABS-7-95-2024

Timeseries Foundation Models for Mobility: A Benchmark Comparison with Traditional and Deep Learning Models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Graser, Anita
Publié dans: 2025
Éditeur: arXiv
DOI: 10.48550/ARXIV.2504.03725

Towards Mobility Data Science (Vision Paper) (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mohamed F. Mokbel; Mahmoud Attia Sakr; Li Xiong 0001; Andreas Züfle; Jussara M. Almeida; Taylor Anderson 0001; Walid G. Aref; Gennady L. Andrienko; Natalia V. Andrienko; Yang Cao 0011; Sanjay Chawla; Reynold Cheng; Panos K. Chrysanthis; Xiqi Fei; Gabriel Ghinita; Anita Graser; Dimitrios Gunopulos; Christian S. Jensen; Joon-Seok Kim 0001; Kyoung-Sook Kim 0001; Peer Kröger; John Krumm; Johannes Lauer; Amr Magdy 0001; Mario A. Nascimento; Siva Ravada; Matthias Renz; Dimitris Sacharidis; Cyrus Shahabi; Flora D. Salim; Mohamed Sarwat; Maxime Schoemans; Bettina Speckmann; Egemen Tanin; Xu Teng; Yannis Theodoridis; Kristian Torp; Goce Trajcevski; Marc J. van Kreveld; Carola Wenk; Martin Werner 0001; Raymond Chi-Wing Wong; Song Wu; Jianqiu Xu; Moustafa Youssef 0001; Demetris Zeinalipour; Mengxuan Zhang 0001; Esteban Zimányi
Publié dans: CoRR, 2023
Éditeur: ACM
DOI: 10.48550/ARXIV.2307.05717

Timeseries Foundation Models for Mobility: A Benchmark Comparison with Traditional and Deep Learning Models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Graser, Anita
Publié dans: 2023
Éditeur: arXiv
DOI: 10.48550/ARXIV.2504.03725

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