Configuración, implementación y medición de la calidad de un sistema de captación de señales analógicas basado en Arduino
Bibliographic record
Abstract
Las diferentes arquitecturas de internet de las cosas (IoT) están desplegándose de forma exponencial entre los servicios dedicados a los consumidores finales. Con el uso de estos elementos y otros fabricados por grandes compañías embebidos ya en muchos aparatos de nuestra vida cotidiana, se abre un campo inmenso de acceso a información tanto personalizada a nivel usuario como pública que puede ser aprovechada por el resto de elementos interconectados a través de los servicios cloud en los que se almacenan dichos datos. Pero para ello, el beneficio obtenido debe justificar el coste que conlleva la implementación de un sistema dentro de IoT. Hay que evaluar si las placas estándares tienen la capacidad de actuación necesaria para un proceso industrial. Este proyecto estudia donde están los límites de un sistema de captación basado en la placa Arduino UNO R3, tras hacer una comparativa con los otros dos estándares más extendidos a día de hoy.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".