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Enregistrement W4386410038 · doi:10.60076/indotech.v1i2.61

Internet Of Things (IoT) Based Smart Light Design Using Nodemcu And Blynk

2023· article· id· W4386410038 sur OpenAlexaff
Fahmi Aulia Sirait, Akim M. H. Pardede, Milli Alfhi Syari

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Education And Computer Science · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperating systemComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on the design of a smart lamp adopting the Internet of Things (IoT) concept using NodeMCU and the Blynk platform. This smart lamp is designed to provide users with more flexible and convenient control through the use of the internet network. NodeMCU, a development module based on the ESP8266 microcontroller, is employed as the core of the smart lamp to connect it to the Wi-Fi network. In the design phase, the smart lamp system is implemented with the capability to be controlled through the Blynk application downloadable to the user's smartphone device. Users can control the lamp, adjust its brightness, and change the light color according to preferences through the intuitive Blynk interface. Integration with the Blynk platform allows remote access and real-time monitoring of the smart lamp's status.The test results demonstrate that the designed smart lamp can effectively communicate with the Blynk application through the Wi-Fi network. The responsive control functionality and the ability to adjust light colors and brightness provide a satisfying user experience. By combining IoT technology and the Blynk platform, this study produces a tangible example of a smart lamp implementation that enhances the convenience and comfort of managing room lighting

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,241 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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