J 2020

Urban Mobility Technologies, Algorithm-driven Sensing Devices, and Machine Learning-based Ethical Judgments in a Connected Vehicle Environment

WALKER, Amanda, Zuzana ROWLAND, Katarina FRAJTOVÁ MICHALÍKOVÁ a Lucia ŠVÁBOVÁ

Základní údaje

Originální název

Urban Mobility Technologies, Algorithm-driven Sensing Devices, and Machine Learning-based Ethical Judgments in a Connected Vehicle Environment

Název česky

Technologie městské mobility, snímací zařízení řízená algoritmy a etické úsudky založené na strojovém učení v prostředí propojeného vozidla

Autoři

WALKER, Amanda (garant), Zuzana ROWLAND (203 Česká republika, domácí), Katarina FRAJTOVÁ MICHALÍKOVÁ (703 Slovensko) a Lucia ŠVÁBOVÁ (703 Slovensko)

Vydání

Contemporary Readings in Law and Social Justice, New York, USA, Addleton Academic Publishers, 2020, 1948-9137

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

50200 5.2 Economics and Business

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Kód RIV

RIV/75081431:_____/20:00001892

Organizační jednotka

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích

Klíčová slova česky

město; mobilita; algoritmus; strojové učení; propojení; automobily

Klíčová slova anglicky

urban; mobility; algorithm; machine learning; connected; vehicle

Štítky

Změněno: 17. 12. 2020 10:48, Kateřina Nygrýnová

Anotace

V originále

Authors develop a conceptual framework based on a systematic and comprehensive literature review on urban mobility technologies. Building their argument by drawing on data collected from AUDI AG, AUVSI, Brookings, Capgemini, CivicScience, Ipsos, Kennedys, Perkins Coie, and Pew Research Center, authors performed analyses and made estimates regarding algorithm-driven sensing devices and machine learning-based ethical judgments in a connected vehicle environment.

Česky

Autoři vyvíjí koncepční rámec založený na systematickém a komplexním přehledu literatury o technologiích městské mobility. Na základě jejich argumentu čerpáním z údajů shromážděných od AUDI AG, AUVSI, Brookings, Capgemini, CivicScience, Ipsos, Kennedys, Perkins Coie a Pew Research Center autoři provedli analýzy a odhady týkající se snímacích zařízení řízených algoritmy a etické úsudky založené na strojovém učení v prostředí propojeného vozidla.

Přiložené soubory

Urban_mobility_technologies__algorithm-driven_sensing_devices__and_machine_learning-based_ethical_judgments_in_a_connected_vehicle_environment.pdf
Požádat o autorskou verzi souboru