Intelligent Water Monitoring System Based on the Internet of Things
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
This paper introduces an intelligent water monitoring system based on the Internet of Things, which includes water use information acquisition board, mobile phone APP and Internet of Things cloud platform. The system uses STM32G030F6P6 as the main control chip, and combines with water quality detection module, water pressure detection module, water flow module, solenoid valve control module, ESP8266-01S WIFI module and OneNet cloud platform big data analysis technology to realize real-time supervision, monitoring water data recording and water leakage warning. The system can detect information such as water quality, temperature, total water use and water leakage, and transmit the data to the cloud platform in real time for the convenience of subsequent big data analysis and resource recycling. At the same time, users can realize remote monitoring of data and remote control of valve switch through mobile phone APP, so as to avoid the occurrence of leakage accidents in the home. The system is not only practical, but also has certain promotion value. It can be extended to various fields, such as household, industry and agriculture, so as to promote sustainable water resource utilization and management. The intelligent water supervision system proposed in this paper has certain innovation and practical application value, which is of great significance for improving the utilization efficiency of water resources and managing water resources.[1]
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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 | 0,001 | 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