MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387364839 · doi:10.59934/jaiea.v3i1.328

Design and Build a System for Turning on an IoT-Based Motorcycle Starter Using Voice

2023· article· en· W4387364839 sur OpenAlexaff
Muhammad Alfanny, Achmad Fauzi, Hermansyah Sembiring

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Retrieval and Data Mining
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStarterAutomotive engineeringComputer scienceAndroid (operating system)Embedded systemOperating systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motorcycles require maintenance, especially on the engine, by always heating the motorcycle before use or when not in use. However, sometimes someone is lazy to warm up the motorcycle engine. The aim is to make it easier for users to warm up the motorcycle engine to avoid damage to the engine and make it easier for motorcycle users if the electric starter on the motorbike is damaged. Research using the IoT-based google assistant uses NodeMCU 8266 connected to an Android smartphone to start motorbikes automatically. Based on the research results this tool can function properly. The conclusion of the study is that the motorcycle starter system with a smartphone control system can avoid damage to the motorcycle engine, and makes it easier for users to start the motorcycle if the electric starter is damaged.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,233 · 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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA)Même sujetInformation Retrieval and Data MiningTravaux en français237 207