Powering Environmental Monitoring Systems in Arctic Regions: A Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a long-term simulation of an environmental monitoring system. This innovative approach combines harvesting-aware power management with primary batteries used as a back-up. It significantly extends the operational life of the device, while avoiding loss of data due to insufficient solar energy during winter in the harsh Arctic environment. The simulation considers the device to be located in the Arctic environment. Its main operation modes involve measurement from sensor interface, data storage and transmission. To perform an effective data-for-energy exchange, the device is controlled by a fuzzy energy management strategy. The new structure of the fuzzy rule-based system independently controls two separate variables related to data collection and the operation of a data buffer. The simulator uses meteorological data from Inuvik, Northwest Territories, Canada, to estimate the amount of energy available for solar harvesting. This site, located above the polar circle, receives very limited amounts of solar radiation during winter. Operation of the device is evaluated over a two-year period. The simulation results are described both numerically and using time-series plots of energy- and data-related variables. The performance is adequate for unsupervised operation of the system with annual maintenance visits to replace batteries. DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.eee.20.7.8020
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».