This paper presents the development of a web-based application for controlling smart curtains using IoT technology. The system is designed to provide a secure and efficient method for managing curtain movements remotely via a web interface.
У секторі громадського харчуваня підтримка оптимальних температурних умов має вирішальне значення для забезпечення якості та безпеки продукції. Поява Інтернету речей (IoT) зробила можливим моніторинг температури в режимі реального часу за допомогою сенсорних мереж, надаючи велику кількість даних, які можна використовувати для прогнозної аналітики. У цьому дослідженні представлено метод аналізу даних ІоТ та прогнозування температури на основі цих даних. Метод спеціально адаптований до специфіки операційної динаміки сектору громадського харчуваня.
У статті представлено метод оптимізації потокового графа алгоритму глибинної нейронної мережі для зменшення кількості процесорних елементів (ПЕ), необхідних для виконання алгоритму на одноплатних комп'ютерах. Запропонований підхід ґрунтується на використанні структурної матриці для оптимізації архітектури нейронної мережі без втрати продуктивності. Дослідження показало, що завдяки зменшенню ширини графа вдалося зменшити кількість процесорних елементів з 3 до 2, зберігаючи при цьому продуктивність мережі на рівні 75% ефективності.
This study provides a comprehensive overview of the various means and methods employed in gathering data, emphasizing the need for advanced technologies in the face of increasing energy demands and evolving regulatory environments. A thorough comparative analysis focuses on several key aspects, including technology comparison, data accuracy and reliability, real-time data collection capabilities, cost effectiveness, scalability, and flexibility, consumer interaction, and feedback mecha- nisms.
Timely detection and prevention of agriculture vehicles malfunctions are key approaches to reducing maintenance costs, as well as updating and replacing equipment, and reducing the cost of growing agricultural crops. In this article an approach for Remaining Useful Life (RUL) prediction that utilizes a combination of telemetry, maintenance, and geospatial data (such as weather and terrain information) as input to a Long Short- Term Memory (LSTM) algorithm has been considered.
The object of the research is the security of the file system of a single-board platform. As part of the research reported in this paper, a method has been proposed to protect the file system using encryption. Implementing a Linux Unified Key Setup paired with a password or Universal Serial Bus key has been demonstrated. The advantages of Linux Unified Key Setup for this task and the possibilities for system configuration and encryption method depending on the use case and hardware configuration has been outlined.
Стаття представляє аналіз і розробку смарт-системи збору інформації про шум з використанням спектрального аналізатора SVAN 958A для покращення моніторингу шуму в реальному часі та аналізу даних. Дослідження вирішує обмеження традиційних інструментів вимірювання шуму, які часто не забезпечують обробку в реальному часі та комплексну інтеграцію з сучасними платформами управління даними.
Інтернет речей (IoT) дозволяє створення мереж між пристроями, людьми, додатками та Інтернетом, створюючи нові екосистеми з більш високою продуктивністю, кращою енергоефективністю та більш високою прибутковістю. Вузли в мережах повинні мати здатність спілкуватися та обмінюватися даними. Для цього використовуються протоколи передачі даних, проте вибір конкретного протоколу для конкретного випадку використання не завжди є очевидним.
The proper detection and prevention of malfunctions are crucial in mitigating maintenance costs and equipment replacements for agricultural vehicles, ultimately reducing the expenses associated with crop cultivation. Predictive analytics for agriculture vehicles leverage machine learning and sensor data to anticipate equipment faults, optimize maintenance schedules, and enhance operational efficiency in the farming industry.
Smart greenhouses use Internet of Things (IoT) technology to monitor and control various factors that affect plant growth, such as soil humidity, indoor humidity, soil temperature, rain sensor, illumination, and indoor temperature. Sensors and actuators connected to an IoT network can collect data on these factors and use it to automate processes such as watering, heating, and ventilation. This can help optimize growing conditions and improve crop yield. To enable their vegetative growth and development, plants need the right amount of water at the right time. The objective of this work