Design of Gas Leakage Monitoring System Based on Android Application and NodeMCU ESP8266
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
Gas leakage is a serious problem that can threaten public safety and health and cause significant material losses. This research aims to design and implement a gas leak monitoring system that can be accessed remotely based on Android applications and NodeMCU ESP8266. NodeMCU ESP8266 is chosen as the main microcontroller equipped with an MQ-2 gas sensor to detect the presence of hazardous gas. This research incorporates Internet of Things (IoT) technology to allow users to remotely monitor the condition of gas leaks, thereby increasing the level of safety in the use of gas in households or small industries. The hardware design includes the use of an MQ-2 gas sensor that is sensitive to certain gas concentrations, as well as setting up an ESP8266 NodeMCU to transmit detection data to a Firebase server for later access through an Android application. The Android application was developed using Android Studio with a focus on an intuitive user interface to monitor the status of gas leaks in real-time. he research methods used include system design, hardware and software implementation, and thorough system testing by simulating gas leak scenarios to test the reliability and response of the system. The results show that the system can detect gas leaks with high accuracy. It is expected that the system developed in this research can be a practical and effective solution in reducing the risk of accidents caused by gas leaks, as well as making a positive contribution in increasing awareness of the safety of gas use in the community.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle