Design of Cloud Computing System–Based Pollution Distribution Map in Iraq
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution is widespread in the world and is considered one of the most important risk factors in Iraq, especially as a result of the lack of a green belt surrounding cities and the many causes of pollution, including traffic congestion, the spread of gas power plants and other causes of pollution. The most common factors of pollution in the air are the spread of gases that are harmful to human health, including monoxide, carbon dioxide (CO2), ozone and the spread of dust, which directly affects human health. A smart system has been proposed to measure levels of pollutants, of which carbon monoxide (CO), dioxide and dust are at the forefront. Several cities, including Baghdad, Karbala, Najaf and Hilla, were chosen to measure the percentage of disparity between pollutants in these cities, determine the percentage of CO2 on Google maps for these cities and update the data instantly by sending the data via the cloud computing. The implemented system consists of an Arduino Uno, a (MG811) sensor to measure CO2, a (MQ‐2) sensor to CO and a (DSM501A PM2.5) sensor to measure air quality and the percentage of dust in the atmosphere. The data was also sent via the (Time4vps) cloud computing so that the data were updated instantly. The results obtained showed a difference in the percentage of pollutants between cities and different periods during one day and in one city. The proposed system is very successful to ministry of health if it is implemented in all cities and all the regions of cities around the country because it gives the alert to make all health organizations ready to receipt the higher number of patients in the emergency cases.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».