Image Processing and IoT Based Innovative Energy Conservation Technique
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper illustrates an innovative, real-time, energy monitoring system in educational institutions, using MATLAB, image acquisition and processing mechanism. Smart Innovative Method for Energy (E-SIM) conservation proposed here, designs, deploys and evaluates energy consumption patterns of laboratories, lecture theaters and halls in institutions. Specially designed hardware is used to monitor energy consumption pattern of each laboratory or lecture hall. The data is then matched with the time-table and occupancy level of that laboratory or lecture hall using cloud based data analytics and IoT (Internet of Things) in real time. If the energy consumption doesn't match the time-table or the occupancy level, an alert is generated for further investigation and action. Matching energy consumption patterns with the time-table of laboratories and lecture halls in an educational institution over a period of time can result in significant energy saving. The E-SIM may help institutes design cost-effective recommendations to address energy inefficiencies and implement new initiatives. The complete design includes energy infrastructure (metered laboratories and lecture theaters), energy routing within institutes, web applications and data analytics. The E-SIM helps monitor the utilization of energy in organizations resulting in efficient energy management by them thereby reducing their environmental impact. By monitoring plug loads in each laboratory or lecture theatre, the number of devices using energy, the number of occupants and the actual energy use can be better managed. This is the vital information required to take actions and policy decisions for saving energy and it may, in future, provide the real time on-line digital ability to on-off control at each plug.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle