This paper presents the development and inves- tigation of a speech-to-text conversion and speaker identi- fication system based on a Raspberry Pi microcomputer, designed for local audio data processing in environments with limited network connectivity. The system integrates Silero and WebRTC models for voice activity detection, SpeechBrain for speaker identification, and the Whisper family of models for speech recognition.
The article focuses on innovative measurement and control methods in electrical power engineering, specifically addressing challenges of power quality, signal diagnostics, and automation within smart grids. Emphasis is placed on wavelet analysis, smart metering, IoT integration, and automated control systems. These technologies are examined in the context of enhancing the adaptability and efficiency of modern electrical systems in line with Industry 4.0 requirements.
Стрімке поширення технології Інтернету речей (IoT) призвело до безпрецедентного росту обсягів неоднорідних даних з розподілених пристроїв. Цей величезний потік даних робить все більш важливим впровадження надійних і ефективних методів виявлення аномалій в режимі реального часу, які можуть попередити про проблеми у розподілених системах. Виявлення аномалій даних є критично важливим у сучасному світі, оскільки воно дозволяє на ранній стадії виявляти відхилення, які можуть свідчити про збої в роботі системи, порушення безпеки або операційну неефективність.
Охарактеризовано розробку системи автоматизованого догляду за кімнатними рослинами, яка базується на використанні мікроконтролера Arduino та IoT-технологій. Система містить датчики вологості ґрунту, температури та освітленості, що забезпечують моніторинг основних параметрів середовища для ефективного догляду за рослинами. Розроблено структурну та принципову схему і алгоритм роботи системи. Реалізовано протитип системи. Проведено тестування прототипу системи в реальних умовах, яке підтвердило правильність прийнятих рішень, а також ефективність та зручність використання системи.
У статті представлено розробку вебзастосунку для керування розумними шторами із використанням технології IoT. Система призначена для забезпечення безпечного та ефективного способу дистанційного керування рухом штор через вебінтерфейс.
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.