Design, Fabrication, and Test of a Single Rotor Modular Unmanned Aerial Vehicle for Algae Bloom Monitoring of Lake Erie
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
Every summer, runoff pollution is causing algae in Lake Erie to grow out of control, impacting the health of the lake, suffocating fish, making water unsafe for swimming, deterring tourists, and damaging local economies. Given these facts, the current study proposed a swarm of single rotor unmanned aerial vehicles (SRUAV) for health monitoring of Lake Erie. Traditionally, for such a task, a single drone is designed with complicated structure and control modules resulting in high costs of design, construction and maintenance. A single unit design can be very vulnerable and costly to maintain. Robotic swarms can achieve the same ability through cooperation and have the advantage of reusability of the simple agents and the low cost of construction and maintenance. Robotic swarms also have the advantage of high parallelism, which is especially suitable for large scale tasks. In the present work, as the first phase of the overall project, design, fabrication and test of a single agent from the envisioned swarm is detailed. The simple agent will be equipped with a modular payload fitted with either a camera or sampling/dispenser device and will be responsible for the aerial photography and sampling of algae blooms in Lake Erie. The current practice for the research data collection is either relying on the US-based research centers data or conducting manual field investigations. The long-term goal of the proposed research is to provide an alternative low-cost solution for the health monitoring of Lake Erie, with other potential use cases, which could benefit local Canadian researchers including UWindsor’s Great Lakes Institute for Environmental Research and enhance the productivity and efficiency of the monitoring practices.
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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 découle