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Enregistrement W4223523719 · doi:10.1109/icears53579.2022.9751926

IoT Based Low-Cost Robotic Agent Design for Covid-19 affected people

2022· article· en· W4223523719 sur OpenAlex
L. Srinivasan, Venkatesh Venkatesh, G. Pranay Deepak Reddy, Bs Sai Pramath, J.A. Trivedh

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2022 International Conference on Electronics and Renewable Systems (ICEARS) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHand Gesture Recognition Systems
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestureHeading (navigation)Computer scienceAccelerometerRobotInternet of ThingsHuman–computer interactionArtificial intelligenceGyroscopeField (mathematics)Computer securityEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The communication field is heading towards a distant Internet of Things (IoT) that will more precisely follow the connections and quickly oversee things. Disabled and virus-affected people can be helped by these innovations with the help of a network of variable and mechanical frames. At the moment, the whole world is covered by the Covid19 pandemic. Infections are severe, and sick and old people are invulnerable. Moreover, the royal figures, logic specialists, and personalities are afraid of this contagious infection. This proposed artistic creation is an IoT-based automated system that helps to be prepared to aid disabled people with this charging system. This designed robot is specialized and can be equipped to understand the gestures of a person and study the commands with 360 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">o</sup> movement without photo manipulation. The device is equipped with gyroscope acceleration sensors MPU 6050 for gesture recognition. The verbal radiofrequency exchange has been used to create the framework.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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