Exploring The Use Of AI Technology To Help Owners Remotely Accompany And Care For Their Cats
Notice bibliographique
Résumé
There are many domesticated cats in Canada. Caregivers need to provide domesticated cats with a safe space and daily games that simulate hunting because of cats’ hunting nature, and they should also be mindful of the amount of exercise and food they eat to prevent obesity. However, many carers are too busy with their lives, resulting in them not being able to provide an ideal life for their cats. This thesis project will use the Research through Design (RtD) approach to explore how to employ COCO object detection model, Arduino, and Internet of Things (IoT) to design for the domestic cat's needs when people aren't at home. The research project iterated on four prototypes: 1) a safe space for cats - the Cat Castle. 2) a smart cat teaser to mimic the hunting game, which uses COCO object detection and Arduino. 3) An auto feeder to encourage cats to exercise more. 4) Integration of the above three prototypes to form an early-stage smart and cat-friendly environment. Finally, the prototype is designed to meet some of the cat's needs and it can also accompany the cat when the carer is not at home. This study can provide some exploratory experience in the animal-computer interaction (ACI) field of research on related topics.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».