Improving the MobilitApp tool using deep learning models to automatically identify citizen activity including sustainable transport modes
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/382385 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/382385 |
| Access Level: | acceso embargado |
| Palabra clave: | Deep learning Machine learning Intelligent transportation systems Mobile apps Sustainable development Urban mobility Intelligent transport systems Smartphone applications Sensors LSTM Sustainability Movilidad urbana Sistemas de transporte inteligentes Aprendizaje automático Aplicaciones móviles Sensorses Aprendizaje profundo Sostenibilidad Aprenentatge profund Aprenentatge automàtic Sistemes de transport intel·ligent Aplicacions mòbils Desenvolupament sostenible Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Telemàtica i xarxes d'ordinadors Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic |
| Descripción no disponible. |