Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

NOvel Decision Support tool for Evaluating Strategic Big Data investments in Transport and Intelligent Mobility Services

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Data governance and institutional issues (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report on big data governance and institutional issues.

Big Data and emerging transportation challenges (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report describing the research challenges related to big data technologies and methods for the transport sector.

Exploitation Plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will report the activities for exploiting the research results of the project after the project’s life time.

Big Data implementation context in transport (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report describing the review and analysis of the Big Data investments and services

Data Benefit Analysis and Impact Assessment Methodologies (IAM) for appraising big data solution in transport (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will consist of the Data Benefit Analysis and the Impact Assessment Methodology for the evaluation of investments in big data to improve management and optimization of transport systems and networks.

Policy briefs (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Four targeted (4) policy briefs by the end of the project

Big Data in Transport Library (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report with all the use cases identified in NOESIS

Dissemination , communication and exploitation plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report on planned dissemination, communication and exploitation activities.

Suitability of business and organizational models for the successful implementation of big data in transport solutions (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will provide a set of recommendations for the right implementation of successful business models for using of big data for transport. The analysis will make recommendations depending on the freight vs. passenger transport and the specific characteristic of each transport mode, or the interconnection of different transport modes.

Handbook on Key Lessons Learnt and Transferable Practices (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report on the key lessons learns and best practices derived from the use cases analysis.

Learning Framework methodology and architecture (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report describing the Learning Framework methodology and architecture of NOESIS.

Technological and policy roadmaps (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

This deliverable will produce two coordinated roadmaps: one for the implementation of technological solutions and the other one for policy measures aimed at facilitating the use of big data to public agencies and transport companies.

Development and validation of the NOESIS Decision Support tool (DST) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A report describing the development and validation of the NOESIS Decision Support tool (DST)

Summary to Practitioners on Laws, Regulations, and Directives on Data Privacy, Security and Openness (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

A Report summarizing all Big Data related Laws, Regulations, and Directives related to transport.

Publikacje

MONGODB DATABASES IN BIG DATA APPLICATIONS IN TRANSPORTATION INDUSTRY (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Janković, S., S. Mladenović, S. Zdravković, S. Vesković, and A. Uzelac,
Opublikowane w: "Second International Conference ""Transport for Today's Society""", 2019, ISBN 9789-989786778
Wydawca: Faculty of Technical Sciences Bitola
DOI: 10.20544/tts2018.p02

SMART TRANSPORTATION PLATFORM FOR BIG DATA ANALYTICS AND INTERCONNECTIVITY

Autorzy: Nandor Verba, Kuo-Ming Chao, Soizic Linford, Eleni Anoyrkati
Opublikowane w: Proceedings of the Fourth International Conference on Traffic and Transport Engineering, Numer Belgrade 2018, 2018, Strona(/y) 232-238, ISBN 978-86-916153-4-5
Wydawca: City Net Scientific Research Center Ltd. Belgrade

Time series classification using imbalanced learning for real-time safety assessment

Autorzy: Katrakazas C., Antoniou C., Yannis G.
Opublikowane w: Transportation Research Board (TRB), Numer Proceedings of the Transportation Research Board (TRB) 98th Annual Meeting,, 2019
Wydawca: TRB

Data Analysis on Big Data Applications with Small Samples and Incomplete Information (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Soizic Linford, Benjamin Bogdanovic, Kuo-Ming Chao, Sladana Jankovic, Vladislav Maras, Mirjana Bugarinovic, Ilias Trochidis
Opublikowane w: 2019 IEEE 23rd International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD), 2019, Strona(/y) 146-151, ISBN 978-1-7281-0350-1
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/cscwd.2019.8791927

Schema on read modeling approach as a basis of big data analytics integration in EIS (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Slađana Janković, Snežana Mladenović, Dušan Mladenović, Slavko Vesković, Draženko Glavić
Opublikowane w: Enterprise Information Systems, Numer 12/8-9, 2018, Strona(/y) 1180-1201, ISSN 1751-7575
Wydawca: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/17517575.2018.1462404

CPS data streams analytics based on machine learning for Cloud and Fog Computing: A survey (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Xiang Fei, Nazaraf Shah, Nandor Verba, Kuo-Ming Chao, Victor Sanchez-Anguix, Jacek Lewandowski, Anne James, Zahid Usman
Opublikowane w: Future Generation Computer Systems, Numer 90, 2019, Strona(/y) 435-450, ISSN 0167-739X
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.future.2018.06.042

Dynamic fine-tuning stacked auto-encoder neural network for weather forecast (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Szu-Yin Lin, Chi-Chun Chiang, Jung-Bin Li, Zih-Siang Hung, Kuo-Ming Chao
Opublikowane w: Future Generation Computer Systems, Numer 89, 2018, Strona(/y) 446-454, ISSN 0167-739X
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.future.2018.06.052

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0