Rancangan Sistem Notifikasi Kedatangan Pembeli Dengan Suara Menggunakan Arduino
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Toko kelontong merupakan tempat untuk menjual berbagai kebutuhan rumah tangga. Yang mana menyediakan kebutuhan seperti kebutuhan dapur, kebutuhan mandi, peralatan sekolah, makanan ringan, dan yang lainnya. Tempat yang menyediakan segitu banyak barang tentu tidak luput dari tindak pencurian yang dilakukan oleh beberapa oknum masyarakat. Pada penelitian sebelumnya, adalah sistem untuk keamanan rumah. Pada penelitian tersebut berfokus pada pemasangan multisensor pada setiap jalan masuk yang ada pada rumah, yang menggunakans sensor buzzer dan SMS sebagai output. Oleh karena itu, untuk menyesuaikan kondisi pada toko kelontong. Komponen yang terdiri dari Arduino uno R3, sensor ultrasonik, DF Player, LCD, I2C, Speaker, dan ESP32-CAM. Sistem ini dilengkapi dengan fitur mengambil foto yang dikirimkan ke telegram dengan menggunakan ESP32-CAM. Hasil dari penelitian ini adalah jarak yang bisa dideteksi sensor cukup jauh, namun sebagai bentuk percobaan penulis membatasi jarak 12cm dan akan mendeteksi objek ketika berada di jarak 5cm. Ujicoba membuktikan ketika sensor mendeteksi objek dengan status objek datang, maka speaker berbunyi yang terhubung pada DF Player dengan memutar audio yang tersimpan di sdcard. LCD akan menampilkan status “ada” ketika terdapat objek yang berada didalam toko. Disaat itu juga ESP32-CAM akan mengambil gambar dan mengirimnya ke telegram. Ketika objek keluar melewati objek maka tidak ada respon dari komponen lain selain LCD, yang menampilkan status “tidak ada” yang berarti tidak ada objek yang berada didalam toko.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.017 |
| Open science | 0.008 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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 it