Andere Kunden interessierten sich auch für
![Prévision Des Polluants Atmosphériques À L'aide De L'informatique Et De L'apprentissage Automatique]( "Prévision Des Polluants Atmosphériques À L'aide De L'informatique Et De L'apprentissage Automatique")
Prévision Des Polluants Atmosphériques À L'aide De L'informatique Et De L'apprentissage Automatique53,99 €![PREDICTING AIR POLLUTANTS BY IOT AND MACHINE LEARNING]( "PREDICTING AIR POLLUTANTS BY IOT AND MACHINE LEARNING")
PREDICTING AIR POLLUTANTS BY IOT AND MACHINE LEARNING32,99 €![PREVISÃO DE POLUENTES ATMOSFÉRICOS POR IOT E APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA]( "PREVISÃO DE POLUENTES ATMOSFÉRICOS POR IOT E APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA")
PREVISÃO DE POLUENTES ATMOSFÉRICOS POR IOT E APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA32,99 €![PREVISIONE DEGLI INQUINANTI ATMOSFERICI TRAMITE IOT E MACHINE LEARNING]( "PREVISIONE DEGLI INQUINANTI ATMOSFERICI TRAMITE IOT E MACHINE LEARNING")
PREVISIONE DEGLI INQUINANTI ATMOSFERICI TRAMITE IOT E MACHINE LEARNING32,99 €![Технологические факторы, влияющие на ради]( "Технологические факторы, влияющие на ради")
Технологические факторы, влияющие на ради89,99 €![Процесс обеспечения качества в государст]( "Процесс обеспечения качества в государст")
Процесс обеспечения качества в государст31,99 €![СБОРНИК ИССЛЕДОВАНИЙ]( "СБОРНИК ИССЛЕДОВАНИЙ")
СБОРНИК ИССЛЕДОВАНИЙ78,99 €
Мы представляем умный контейнер на базе IoT, использующий модель машинного и глубокого обучения для управления вывозом мусора и прогнозирования уровня загрязнения воздуха в окружающей контейнер среде. Мы провели эксперименты с традиционной моделью (алгоритм k-nearest neighbours (k-NN) и логистическая регрессия) и нетрадиционным алгоритмом (глубокое обучение на основе сети long short term memory (LSTM)) для создания предупреждающих сообщений о состоянии контейнера и прогнозирования количества загрязняющего воздух угарного газа (CO), присутствующего в воздухе в конкретный момент времени. Точность логистической регрессии и алгоритма k-NN составляет 79 % и 83 %, соответственно, в тестовой среде реального времени для прогнозирования состояния бункера. Точность модифицированной LSTM и простой LSTM-моделей составляет 90 % и 88 % соответственно для предсказания будущей концентрации газов в воздухе. В результате работы системы задержка в создании и передаче тревожного сообщения работнику санитарной службы составила 4 с. Система обеспечивает мониторинг уровня мусора в реальном времени, а также уведомления от механизма оповещения.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.