A Cloud-based Hybrid Learning System for Remote Monitoring and Optimization of E-Waste Recycling Operations
Notice bibliographique
Résumé
Due to shorter product lifecycles and rising demand, e-waste, particularly WEEE, is the fastest-growing solid waste category globally, growing 3-5% yearly. Despite international limitations, illegal trading and informal recycling still take place, particularly in low-income neighbourhoods where people dispose of hazardous rubbish for profit. To get over these problems, this research proposes a system that uses the Trans-CNBiGRU paradigm to remotely monitor e-waste recycling activities. Data cleansing, feature extraction, and model training are all part of the process. After data normalisation guarantees quality, dimensionality is reduced using Principal Component Analysis (PCA). This results in a two-dimensional fusion vector that contains information at the level of both sentences and keywords. Instead, then relying on word embedding and position encoding, Trans-CNBiGRU utilises a CNN-BiGRU architecture to capture latent properties and relative positioning. The proposed model achieves a classification accuracy of 95.81%, which is higher than current techniques, according to the experimental results. Ethical e-waste recycling, detection of unauthorised disposal, and short-term remote monitoring are all aided by high accuracy. By using the model, operational control and monitoring can be enhanced in global e-waste recycling systems.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».