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Enregistrement W4392370018 · doi:10.18280/ijsse.140125

High-Resolution and Secure IoT-Based Weather Station Design

2024· article· en· W4392370018 sur OpenAlexvenueno aff
Farah Nazar Ibraheem, Sura Nawfal Abdulrazzaq, Ina’am Fathi, Qutaiba I. Ali

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT-based Smart Home Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet of ThingsComputer scienceComputer securityResolution (logic)Environmental scienceMeteorologyGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pivotal role of weather information in domains such as workplace safety, economic activities, and natural disaster prevention is undeniable.This study introduces an advanced weather monitoring system designed to observe weather conditions at specific locations and make the data accessible globally.Utilizing Internet of Things (IoT) technology, this system connects a network of devices, including electronic gadgets and sensors, to the internet, thereby creating an interconnected web of information.The system focuses on monitoring environmental parameters such as temperature, relative humidity, pressure, and rainfall.It employs sensors to gather data, which is then transmitted to a web page and graphically represented as statistical information.The data, accessible from any location via the internet, enhances the resolution and accuracy of weather monitoring.The implementation of high-precision sensors in this system ensures the delivery of detailed and accurate meteorological data, facilitating a comprehensive understanding of local weather conditions.Additionally, the system's design allows for the easy deployment of multiple weather stations, broadening the scope of weather monitoring and providing valuable insights into microclimates and localized weather patterns.A significant feature of this system is the incorporation of a robust security framework, safeguarding the integrity and confidentiality of meteorological data.This aspect is crucial for ensuring the reliability of the data for various applications, including disaster preparedness and response.Timely evacuation warnings, efficient resource allocation, and accurate damage assessment are facilitated by the real-time weather monitoring provided by this system.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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