IMPLEMENTASI MIKROKONTROLER ATMEGA328 DI BIDANG PERTANIAN DAN INDUSTRI
Notice bibliographique
Résumé
Melihat perkembangan teknologi komunikasi, elektronikadan informatika saat ini yang begitu maju, telah mendorong pemikiran untuk memanfaatkan sumber daya tersebut untuk memenuhi kebutuhan manusia. Terdorongnya pemikiran untuk melakukan inovasi dan mengembangkan teknologi yang ada, telah banyak menstimulasi dikembangkannya pemanfaatan teknologi berdasarkan ilmu pengetahuan yang pada akhirnya memudahkan manusia menyelesaikan berbagai persoalan. Riset yang pertama secara umum membahas tentang bagaimana merancang sistem irigasi pintar berbasis mikrokontroler sebagai pengembangan dari sistem irigasi manual, bagaimana membangun protokol (software) layanan pada sistem irigasi pintar berbasis mikrokontroler agar aktivitas petani lebih maksimal dan bagaimana membangun layanan kontrol berbasis client-server untuk saluran irigasi primer-sekunder-tersier, sehingga terbangun sistem irigasi pintar terpadu. Sedangkan pada riset kedua, secara umum membahas tentang bagaimana merancang sensor getar berbasis mikrokontroler, bagaimana mengkalibrasi sensor getar berbasis mikrokontroleragar dapat dimanfaatkan untuk monitoring getaranrealtime mesin bubut horizontal serta bagaimana menentukan nilai ideal sensor getar terhadap getaran mesin bubut horizontal.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».