Keynote address I: Sensing issues in the automated monitoring of the quality of drinking water
Notice bibliographique
Résumé
This talk will address several important aspects of sensing and representation of water quality in a spatiotemporal manner for automation of the entire process. The addressed key issues are: (a) Automated and remote sensing issues of water quality monitoring; (b) Signal processing and sensory data process; (c) Development of an effective water quality index; (d) Network architecture of the water quality monitoring system. Water comes into contact with minerals, salt, vegetation, toxic chemicals, and biological waste, and is never completely pure. Many of these contaminants may pose health risks. About 3.4 million people die every year in the world due to waterborne diseases, and poor sanitation. Regular monitoring of the quality of drinking water and taking proper actions to improve its quality is important for healthy living. This is particularly important in rural areas and underprivileged communities. Our proposed system consists of multiple sensor nodes that are geographically distributed and have the capability of wireless communication to local microcontrollers. After some basic processing, the gathered information is transmitted by the microcontrollers to a central assessment unit. The system analyzes the geographic and temporal information and provides advisories, warnings, trends, forecasts, and suggested actions. Robustness, speed, low-cost, and user-friendliness are key features of the developed system. The talk will present theoretical, research, and practical aspects of the proposed developments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».