Development of an automatic paddle wheel aerator and re-mote movement water quality monitoring for use in a marine shrimp farm
Notice bibliographique
Résumé
A Paddle Wheel Aerator is developed in this research, which includes a wireless sensor network for measuring the water quality in the aquaculture of marine shrimp ponds.It can also move to the desired position to fill oxygen and measure water quality.A basic requirement is good standard water quality to prevent shrimp from epidemics and improve production.The water quality Paddle Wheel Aerator applies a microcontroller and sensors to measure eight parameters of water quality.These water quality parameters are observed on the web application via an IoT module.The movement system of the water-quality Paddle Wheel Aerator consists of a LiDAR, GPS, and remote RF signal.Each item of data is recorded immediately on the cloud server while the water-quality paddle wheel moves in the marine shrimp farm.The controlled Paddle Wheel Aerator is harnessed automatically to enhance precisely the spatial monitoring resolution of the measurement system installed, which is needless for a multiple measurement system with high cost of investment.Also, farmers can access real data through the Line application.Hence, they are able to plan and control a good environment for aquaculture, preventing the occurrence of various epidemics and decomposing organic matter in the pond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».