LoRa-Based IoT System for Emergency Assistance and Safety in Mountaineering
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
Mountaineering and trekking are outdoor activities that attract thousands of enthusiasts each year.These activities often take place in remote and isolated areas, where medical assistance is scarce, and rescue operations are challenging.When trekkers are injured in such areas, they face significant challenges in accessing help due to the harsh terrain, limited resources, and most notably due to lack of communication infrastructure.In the last century, an average of four people were killed each year on Mount Everest alone, but in the last decade, the number of deaths increased to an average of 6.5 annually.There is a need for an efficient, flexible, and economical solution for safety in mountaineering and other long-distance remote use cases where cellular networks prove ineffective.One of the promising technologies suitable for this application is the LoRa (long range) Network, which is used for communication in isolated areas such as wooded areas (forests) with more minor power consumption.Fast and low-effort localization can potentially increase the chances of saving injured individuals' lives.The proposed system developed a device made of a microcontroller, a Global Positioning System (GPS) module and an accelerometer module to gather trekker data, a LoRa module, and Bluetooth module to transmit data as well as a power supply, and an integrated mobile software application.The system successfully tested the functionality and reliability of an Internet of Things (IoT) network for tracking and alerting purposes, providing a simple, cost-effective system for safety assistance in case of emergencies.The system showed high accuracy in location tracking, long-range communication capability of up to 1 to 2 kilometers, and reliable performance in various environmental conditions.
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 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 découle