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基于物联网的太阳能电池板清洁系统
摘要：利用光伏（PV）或压缩太阳能电池板（CSP），太阳能将太阳辐射直接转换为电能。清洁，绿色的力量是地球上最丰富的能源。太阳能是未来的电力来源，因为它是可再生的。如今，它在全球范围内广泛认可。增加阳光可以产生的能量。在太阳能电池板和空气污染上的灰尘积累，在世界各地，尤其是印度等热带国家，太阳能电池的能源生产降低了约25％至40％，这是实现这一目标的两个重要障碍。鉴于印度政府设定了建立40GW太阳能的雄心勃勃的目标，因此我们有责任支持这一目标。。印度政府在未来五年内设定了一个雄心勃勃的目标，可以在2022年之前开发175GW可再生能源容量。该研究建议着重于使用物联网（IoT）技术来构建智能太阳能电池板清洁系统。太阳能光伏面板的总效率通过检测灰尘，进行高级分析和维护系统管理的能力提高了。关键字：利用光伏
关于物种分布映射和生态学的教程...
在过去的十年中，获得全球数据的访问越来越重要，对于研究，可以以宏观的范围深入了解各种生物学，环境和社会问题。数字化大大增强了标本室数据在分析物种分布数据和生态生态位模型中的使用。然而，对于初学者而言，使用开源软件的建模和映射方法的来源非常缺乏。我们创建了一个可复制且彻底的教程，以可视化物种发生数据和探索性分析，该分析是由具有广泛背景和水平的本科生开发的。本教程集成了开源程序QGIS，Maxent和R来开发使用苔藓植物作为案例研究的分发图，以促进开源软件和远程访问学习的可访问性。本教程已经为稀有伊利诺伊州苔藓植物的分布建模提供了进一步研究的基础，以更好地了解气候变化的潜在影响。
基于物联网的稳定性评估数据挖掘框架...
摘要：增材制造工艺容易出现生产错误。具体来说，激光定向能量沉积 (DED-L) 的独特物理条件会导致意外的工艺异常，从而导致零件质量不佳。由此产生的成本和缺乏可重复性是阻碍这项创新技术更广泛采用的两大障碍。将传感器数据与生产过程前后相关步骤的数据相结合，可以更好地了解这些过程异常发生的时间和原因。在本研究中，提出了一种基于物联网的数据挖掘框架，以评估在工业级 DED-L 机器上加工 Ti6Al4V 的稳定性。该框架采用边缘云计算方法，从零件生命周期的各个步骤中高效、安全地收集数据。在制造过程中，使用多个传感器来现场监测基本工艺特性。使用适当的破坏性测试获得了 160 个打印样本的机械性能。所有数据都存储在中央数据库中，可以通过网络访问以进行数据分析。结果证明了所提出的物联网框架的成功实施，但也表明制造过程中缺乏过程稳定性。发生的部件错误只能部分与现场传感器数据的异常相关。
基于物联网的远程和监视太阳能-IJRPR
脑部计算机界面（BCIS）代表了人类计算机相互作用领域的开创性进步，弥合了人脑和外部设备之间的差距。使用BCIS，个人可以直接通过思想直接控制计算机，假肢和其他设备，从而绕过传统的输入方法，例如键盘或触摸屏。这种范式转变具有增强严重运动障碍者生活质量的巨大潜力，使他们能够交流，与环境互动并恢复独立感。BCI的概念源自神经科学，信号处理和机器学习方面的开创性研究。通过解码大脑生成的神经信号，BCIS将用户的意图转化为外部设备的可行命令。侵入性BCI的早期发展涉及将电极直接植入大脑，从而实现精确的神经记录和刺激。侵入性BCI提供高空间和时间分辨率，但它们构成了严重的手术风险，并且长期可用性受到限制。信号处理算法和机器学习技术的最新进步显着改善了非侵入性BCI的性能，为现实世界应用开辟了新的可能性。
基于物联网的患者手势识别系统
1 MCET，Desamangalam-679532，喀拉拉邦，印度 摘要：本项目展示了一款专为实时手势识别和应急响应而设计的智能手套。该手套集成了五个柔性传感器来捕捉手指运动，一个加速度计来检测手部方向，以及一个 ESP32 微控制器来处理传感器数据。显示屏提供视觉反馈，而 APR33A3 芯片则支持音频播放。此外，该手套通过蓝牙连接与移动应用程序集成，允许紧急通知闪烁和远程控制灯和风扇等电器。这款智能手套为免提应急响应提供了一种新颖的解决方案。通过识别特定的手势，手套可以触发预先录制的紧急音频消息，向连接的移动应用程序发送通知，甚至远程控制智能家居设备，从而提高需要帮助的用户的安全性和可访问性。索引术语 – 手势识别、柔性传感器。
从基于物理的锂离子电池模型中提取和解释电化学阻抗谱 (EIS)
本文实现了一种高效算法，用于从基于物理的电池模型（例如 P2D 模型）中提取电化学阻抗谱 (EIS)。该数学方法与 EIS 的实验方法不同。在实验中，电压（电流）在很宽的频率范围内受到谐波扰动，并测量相应电流（电压）的幅度和相移。该实验方法可以在仿真软件中实现，但计算成本很高。此处的方法是从完整物理模型中确定局部线性状态空间模型。作为状态空间模型基础的四个雅可比矩阵可以通过对物理模型进行数值微分而得出。然后使用计算效率高的矩阵操作技术从状态空间模型中提取 EIS。该算法可以在瞬态过程中的某一时刻评估完整的 EIS，而与电池是否处于静止状态无关。该方法还能够分离全电池阻抗以评估部分 EIS，例如仅评估电池阳极。尽管这种部分 EIS 很难通过实验测量，但部分 EIS 为解释全电池 EIS 提供了宝贵的见解。© 2024 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，只要正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ad4399]
基于物联网的电池监视电气车辆的警报
Manimekalai工程学院，霍森。 drcrb2015@gmail.com摘要电动汽车（EV）的采用增加增加了对高效可靠的电池监控系统的需求。 电动汽车应用程序的物联网（IoT）的电池监视和警报系统提供了一种全面的方法，可以实时跟踪和管理电动汽车电池的性能和健康。 该系统利用高级传感器和通信技术来收集各种电池参数的数据，例如电压，电流，温度和充电状态（SOC）。 然后将收集的数据无线传输到中央监控平台，在该平台可以对其进行分析，以早日检测潜在问题，例如收费，充电或温度异常。 当电池的健康或性能偏离最佳范围时，系统采用智能算法为电动汽车所有者或操作员提供主动的警报和通知。 此实时警报可及时进行干预，防止昂贵的损坏并确保电池的寿命。 此外，系统的数据分析功能有助于预测性维护，使用户可以在发生重大失败之前安排服务或替换。 总体而言，基于IoT的电池监视和警报系统可以提高电动汽车的安全性，可靠性和效率，从而促进可持续的运输解决方案并改善用户体验。 关键字：物联网，电池监控，电动汽车，ESP32，BMS模块，电流传感器，电压传感器，锂电池，LCD显示屏，警报系统。 1。 电源5。Manimekalai工程学院，霍森。drcrb2015@gmail.com摘要电动汽车（EV）的采用增加增加了对高效可靠的电池监控系统的需求。电动汽车应用程序的物联网（IoT）的电池监视和警报系统提供了一种全面的方法，可以实时跟踪和管理电动汽车电池的性能和健康。该系统利用高级传感器和通信技术来收集各种电池参数的数据，例如电压，电流，温度和充电状态（SOC）。然后将收集的数据无线传输到中央监控平台，在该平台可以对其进行分析，以早日检测潜在问题，例如收费，充电或温度异常。当电池的健康或性能偏离最佳范围时，系统采用智能算法为电动汽车所有者或操作员提供主动的警报和通知。此实时警报可及时进行干预，防止昂贵的损坏并确保电池的寿命。此外，系统的数据分析功能有助于预测性维护，使用户可以在发生重大失败之前安排服务或替换。总体而言，基于IoT的电池监视和警报系统可以提高电动汽车的安全性，可靠性和效率，从而促进可持续的运输解决方案并改善用户体验。关键字：物联网，电池监控，电动汽车，ESP32，BMS模块，电流传感器，电压传感器，锂电池，LCD显示屏，警报系统。1。电源5。简介电子通知板可在显示信息的不同地方使用。例如，如果该系统是在大学中实施的，那么对学生的所有信息使用都可以由学院的高级当局缩短。使用这种通知板非常容易并显示信息。此过程有助于减少体力劳动，这主要用于身体挑战的人。该项目的主要目的是拥有一个电子通知委员会，该委员会最少的信息可以由教职员工短路给学生。系统W所使用的是无线系统，因此板上没有一团糟的电线，因此该系统非常灵活，它可以存储高达30米的信息。我们正在使用的输入是Android手机。该手机通过通过连接终端应用程序使用Wi-Fi连接到电子通知板。以下组件用于创建硬件模块1。微控制器ESP32 2。电池管理系统（BMS）3。无线通信模块4。用户界面组件6。显示方法的接口范围•不断地实时监视电池的健康，充电水平和温度。•提供有关潜在问题或失败的早期警告和警报，以进行主动维护和干预。•启用通过移动应用程序或Web界面远程访问电池数据和警报，使车主或制造商可以从任何地方监视电池状态。•收集和分析历史数据以识别模式和趋势，从而促进预测性维护和优化电池性能。
使用Raspberry Pi 的基于物联网的车辆安全和安全系统 ... 的面积有效的通用加密处理器 农业的新兴趋势-IJNRD 人工智能在SEO中的作用 使用机器学习的自动驾驶汽车模拟 标题： - “吡啶：综合，瑞士和应用。” 使用机器学习模型预测孕产妇的健康风险并比较 利用药房实践中的人工智能和... 人类活动识别系统 对微球的评论：类型，配方方法，... 医疗保健中的AI驱动数据安全 聊天机器人对已知的个人prakriti（... 使用Python 的对象检测OPENCV Jetir Research Journal
该提案提出了一个高级的综合车辆安全和安全系统，该系统准确地解决了这两个方面。现有系统通常专注于安全或保障措施，而不是合并的解决方案。拟议的系统包含了基于面部识别的安全授权和一个超声波传感器，以监视车辆移动以提高安全性。通过整合这些关键组件，该系统旨在提供全面的解决方案，通过面部认证来增强车辆安全性，同时通过障碍物检测和速度控制机制降低事故的风险。这种用于车辆安全和保障的综合方法区分了拟议的系统，提供了一个整体解决方案，以应对该领域的关键挑战。
基于物联网的土壤 pH 值检测和作物推荐...
摘要：农业生产力取决于土壤肥力，受氮、磷、钾、pH 值和土壤水分等关键因素的影响。然而，由于农民知识有限，难以确定精确的肥料用量，因此实现最佳作物生长具有挑战性。传统的土壤分析方法涉及人工取样和昂贵的实验室测试，这些方法具有主观性。为了解决这个问题，提出的解决方案将支持物联网的土壤养分监测与机器学习算法相结合，以提供作物推荐。传感器收集有关氮、磷和土壤温度等关键参数的数据，并将其传输到基于云的数据库。机器学习分析这些数据以建议理想的作物，最大限度地减少化肥使用，减少劳动力，提高整体生产力。这种创新方法简化了作物选择，最大限度地减少了不必要的投入，同时最大限度地提高了产量。通过利用物联网和机器学习，农民可以获得有关土壤健康的宝贵见解，从而实现精准施肥和作物选择。这不仅可以提高农业生产力，还可以通过促进可持续实践和提高产量来促进经济增长。关键词：农业产量、作物推荐、机器学习、土壤行为分析。
自动浮动废物收集器，基于物联网...
1,2 Mahendra技术研究所（自治），纳马卡尔，泰米尔纳德邦，印度摘要 - 浮动废物和污染物造成的水污染是威胁水生生态系统和人类健康的主要环境问题。本文介绍了能够从水面收集固体废物的自主浮动机器人的设计和实施，同时使用基于物联网（IoT）的感应系统同时监视关键水质参数。机器人结合了计算机视觉，机器学习算法和超声波传感器的组合来有效检测和收集浮动碎片。板上IoT传感器连续测量pH，浊度，溶解氧和温度等参数，将数据上传到云平台进行实时监视和分析。现场测试证明了该系统的自动导航和清除浮动废物的能力，同时在部署区域提供了全面的水质数据。拟议的系统为减轻水污染和监测生态系统健康提供了有效的解决方案。关键字：物联网，水污染，浮动废物，污染物，固体废物收集