Sistem Monitoring Tanaman Berbasis Internet of Things di SMK Telkom Bandung
Notice bibliographique
Résumé
Perkembangan teknologi yang sangat pesat mengharuskan kurikulum dan keahlian siswa juga harus mengikuti perkembangan tersebut dengan baik termasuk di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Telkom Bandung. Pada kegiatan ini, sistem monitoring jarak jauh berbasis Internet of Things (IoT) digunakan dan dapat diakses melalui ponsel. Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Telkom Bandung memiliki program studi Teknik Jaringan Komputer dan Telekomunikasi (TJKT), yang visinya adalah mempersiapkan siswa menghadapi revolusi digital dan memanfaatkan teknologi untuk masa depan yang lebih baik. Pengenalan teknologi IoT dengan perangkat seperti Arduino telah diajarkan di SMK untuk mendukung visi ini. Tim dosen dan mahasiswa Telkom University membuat modul, perangkat dan memberikan workshop tentang pembuatan alat berbasis IoT yang dapat memonitor suhu, kelembaban, kelembaban tanah, dan sensor gerak melalui ponsel sebagai bagian dari program pengabdian masyarakat. Peserta aktif terlibat dalam kegiatan ini dan memberikan feedback positif, menciptakan kesan inovatif yang baik. Kegiatan serupa diharapkan dapat terus dilakukan untuk mendukung pendidikan vokasi.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».