Sistema de control basado en IOT para el acceso a los laboratorios de sistemas de la Universidad Popular del Cesar
Notice bibliographique
Résumé
Este articulo presenta un proyecto de investigación el cual tiene como objetivo principal el desarrollo de un sistema de control de acceso basado en IoT (internet de las cosas) para el personal que ingresa a los laboratorios de sistemas de la Universidad Popular del Cesar Seccional Aguachica. Se abordo desde en una investigación de tipo exploratoria con enfoque cualitativo. Para lograr realizar el proyecto de investigación se determinó para la población y la muestra, el personal administrativo, el equipo de gestión TIC y docentes de la Universidad el cual nos permitiera lograr aplicar el instrumento de recolección de datos, para diseñar una base de datos sólida y con datos reales permitiendo la implementación y puesta a punto del sistema de control. Teniendo en claro la tecnología y el tipo de sistema a desarrollar se utilizó la metodología Scrum con sus respectivas fases y procesos, logrando desarrollar e implementar el sistema en el respectivo laboratorio se pudo identificar que el sistema de seguridad con que cuenta actualmente el laboratorio carece de una funcionalidad que permita la identificación de forma ágil y puntual de los presentes, es por ello que, tras una exhaustiva investigación sobre las diferentes tecnologías existentes, se determinó que la tecnología más óptima en el desarrollo era la tecnología IoT, ya que permite la conexión de dispositivos a internet, y la información suministrada por cada dispositivo es evidenciada en tiempo real cuando el usuario realice una consulta.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».