Notice bibliographique
Résumé
In the present day, there are fire accidents are increasing rapidly, it becomes very hard for a fireman to save someone’s life. We cannot appoint a person on that accidental place to continuously observe for an accidental fire where the robot can do it very easily. Therefore, in such situation robot comes in picture. Fire fighting robot will detect fire remotely. These robots are mostly useful for industries level where the possibility of accidental fire is more. The Fire fighting robot can detect fire and controlling it automatically by using the gas sensor and temperature sensor. It has gear motors and motor drivers for controlling the movement of the robot. A relay circuit is used to control the pump and when the robot will detect fire then the robot will communicate with the microcontroller (Arduino UNO R3) via Bluetooth module. The fire fighting robot has a water jet spray that is used to sprinkling water. The sprinkler will move easily towards the required direction. At that time if some obstacle will detect when the robot will be moving towards the source of fire, then the robot has capable of avoiding an obstacle. It will provide a Graphical User Interface for Arduino operation using android. It detects obstacles by using ultrasonic sensors up to a range of 80 m. Communication between the robot and Mobile phone will take place via Bluetooth, which has a GUI to control the movement of the robot. When mobile gets connected to the Mobile phone through Bluetooth after that it will set the module name, baud rate. It is feasible to implement Bluetooth communication between Mobile phones and microcontrollers. Android controlled robots can be used easily in today’s busy life such as in the market, using for controlling home systems, companies, etc. Nowadays, the development of apps for Android in Android SDK is easy without any cost.
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.
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 | 0,000 | 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 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 ».