Implementation of an IoT based Pet Care System
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
As pet ownership is soaring each year, the demands for a higher quality of pet care products are increasing as well. This has driven the development of the Internet of Things (IoT) technology in this field. Using the technology of IoT, pet owners can remotely track their pet's activity and location, monitor their pet's health condition or even interact with their pets. All these smart pet care products are playing an indispensable role in the pet owner's daily life. In the present project, we apply the IoT technology to implement an integrated system including pet food feeder, water dispenser, and litter box, which are the three most fundamental elements that pet owners will be concerned about when they are busy or away from their pets. The three subsystems are connected to the local network with Arduino Uno boards and Wi-Fi modules. Furthermore, the data collected from each sensor are processed and displayed on a smartphone application. Thus, pet owners through only one single interface, they can obtain all the information regarding pet's food consumption, water consumption, as well as defecation timing, duration, and frequency. Additionally, a controlling function is also enabled in the application for the pet owners to dispense food anytime and anywhere. An overall statistical chart with the mentioned values is presented in the application, updating from time to time. With this pet care system in a smartphone application, we provide pet owners an efficient, convenient and low-cost tool for pet care.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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