Multi-Sensor-Based Water Environment Monitoring System
Notice bibliographique
Résumé
Effective monitoring of the water environment is critical to ensuring sustainable water resource management and ecological balance, aligning closely with the themes of computational advancements in environmental systems presented by Frontiers in Computer Science.Traditional water monitoring systems often struggle with the complexity of spatiotemporal dynamics, limited sensor coverage, and inadequate anomaly detection, which hinder real-time decision-making and adaptive responses.This paper introduces an innovative Multi-Sensor-Based Water Environment Monitoring System that leverages advanced computational and data-driven approaches to address these challenges.The system integrates a Spatiotemporal Predictive Water Quality Model (SP-WQM) and an Adaptive Monitoring and Remediation Strategy (AMRS).The SP-WQM utilizes hybrid neural networks, combining CNNs for spatial representation and LSTMs for temporal prediction, ensuring accurate modeling of nonlinear and dynamic water quality parameters.Meanwhile, the AMRS enhances the system's practical utility by dynamically allocating sensors, employing real-time anomaly detection, and formulating multiscale response plans.Experimental results demonstrate the model's ability to accurately predict water quality metrics, detect anomalies effectively, and optimize resource allocation under varying environmental scenarios.The proposed system represents a scalable, adaptive, and robust solution for water environment monitoring, contributing significantly to sustainable environmental management practices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».