Design and Build of a Microcontroller Robot Arm with Smartphone Control 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
Penelitian ini membahas tentang perancangan dan implementasi sebuah lengan robot yang dikendalikan melalui smartphone dengan menggunakan konsep Internet of Things (IoT). Lengan robot ini dikendalikan dengan menggunakan mikrokontroller yang terhubung ke internet. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah sistem yang memungkinkan pengguna untuk mengontrol gerakan lengan robot dengan mudah melalui aplikasi smartphone yang telah dirancang khusus. Pada tahap perancangan, mikrokontroller diprogram untuk mengontrol motor-motor yang menggerakkan sendi-sendi lengan robot. Komunikasi antara smartphone dan lengan robot diimplementasikan melalui protokol komunikasi jaringan, sehingga pengguna dapat memberikan perintah melalui antarmuka aplikasi yang intuitif. Penggunaan teknologi IoT memungkinkan lengan robot ini dapat dikendalikan dari jarak jauh melalui internet, membuka peluang penggunaan dalam berbagai konteks, seperti pemanfaatan dalam lingkungan produksi, pendidikan, atau bahkan hiburan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Lengan robot memiliki kemampuan untuk menjalankan secara otomatis tugas-tugas yang berulang dengan tingkat akurasi yang tinggi. Keunggulan ini dapat meningkatkan produktivitas dalam proses produksi serta mengurangi potensi kesalahan manusia. Selain itu, robot mampu beroperasi dalam lingkungan yang berpotensi berbahaya bagi manusia, seperti wilayah beracun, radioaktif, atau suhu ekstrem (panas atau dingin). Kemampuan ini secara efektif mengurangi risiko paparan manusia terhadap potensi bahaya-bahaya tersebut
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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