Precise Automation and Analysis of Environmental Factor Effecting on Growth of St. John's Wort
Notice bibliographique
Résumé
The main goal of this study was to enable cultivating St. John's wort not only in Europe and West Asia, but also in Thailand, Southeast Asia despite warmer climate than in the natural growth regions. The challenge then was to control environmental factors with an automatic system. The Internet of Things (IoT) was applied in the sensor devices to control and collect relevant environmental data from the designed greenhouse. Moreover, data analysis by multiple linear regression was applied to enable the control of the designed greenhouse environment. It was used to discover interesting relationships between variables. The proposed system was implemented with hardware, a web application, and a mobile application. The hardware was designed to collect data and implement control of air temperature, air relative humidity, soil moisture, and light from sensors in the field. The web and mobile applications were developed to manipulate the obtained data, for intelligent control, and for real-time monitoring of environmental factors. The control system included an evaporative cooling system, fogging system, irrigation system, and artificial light system. The results show that the proposed system to assist and support the growth of St. John's wort was successful. Moreover, the results from this research can be used to culture St. John's wort, in order to produce medicines that are beneficial to human health in regions with the tropical climate.
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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 | 0,000 | 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 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 ».