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森林火灾检测系统的设计...
摘要印度尼西亚的森林和陆地大火的危险是一个严重的威胁，每年都会继续发生。根据美国数据消防局的说法，每年发生700多起森林大火，燃烧了超过700万公顷的土地。这场大火不仅损害了生态系统，还会造成重要的生物多样性损失。许多印度尼西亚特有动植物是受害者，增加了灭绝的风险。使用无人机也可以改变灾难管理。该技术可以与基于分析数据和人工智能的预警系统集成，从而提高了火灾预测的准确性和更加主动的响应。因此，这项技术的应用不仅是一个临时解决方案，而且是维持环境可持续性和社区福利（如无人机和各方之间的合作）的长期战略步骤，这对于有效克服了这一挑战非常必要。本研究的目的是创建一个基于视觉的计算机系统，该系统使用深度学习算法，尤其是您只看一次（Yolo），以快速，准确地检测森林火灾。在缓解森林消防灾难中，早期发现热点是防止大火传播到其他地区并减少对人类和环境的火灾造成的损害的重要步骤。
Bangka Belitung省RPJPD设计的蓝色经济框架2025-2045
渔业社会生态系统和海洋实验室（SESO实验室）水资源管理部，渔业和海事科学学院/海上国际研究所，海上事务和渔业（I-MAR）IPB大学 div> div>
脑电图的设计基于EEG EEG ELEPODE原型的Arduino
脑电图设计（EEG）设计作为对基于Arduino Uno的额叶部分中脑信号活性的检测。EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。 这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。 研究程序分为三个阶段。 第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。 第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。 第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。 基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。 同时，获得的截止频率为70 Hz。 使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。 因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。 关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。研究程序分为三个阶段。第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。同时，获得的截止频率为70 Hz。使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号