Certain Investigation of Fake News Detection from Facebook and Twitter Using Artificial Intelligence Approach

The news platform has moved from traditional newspapers to online communities in the technologically advanced area of Artificial Intelligence. Because Twitter and Facebook allow us to consume news much faster and with less restricted editing, false information continues to spread at an impressive rate and volume. Online Fake News Detection is a promising feld in research and captivates the attention of researchers. The sprawl of huge chunks of misinformation in social network platforms is vulnerable to global risk. This article recommends using a Machine Learning optimization technique for automated news article classification on Facebook and Twitter. The emergence of the research is facilitated by the strategic implementation of Natural Language Processing for social forum fake news findings in order to distort news reports from non-recurrent outlets. The relent from the study is outstanding with text document frequency words, which act as extraction technique�s attribute, and the classifier is acted upon by Hybrid Support Vector Machine by achieving 91.23% accuracy

A system of remote patients' monitoring and alerting using the machine learning technique

Machine learning has become an essential tool in daily life, or we can say it is a powerful tool in the majority of areas that we wish to optimize. Machine learning is being used to create techniques that can learn from labelled or unlabeled information, as well as learn from their surroundings. Machine learning is utilized in various areas, but mainly in the healthcare industry, where it provides significant advantages via appropriate decision and prediction methods. ,e proposed work introduces a remote system that can continuously monitor the patient and can produce an alert whenever necessary. ,e proposed methodology makes use of different machine learning algorithms along with cloud computing for continuous data storage. Over the years, these technologies have resulted in significant advancements in the healthcare industry. Medical professionals utilize machine learning tools and methods to analyse medical data in order to detect hazards and offer appropriate diagnosis and treatment. ,e scope of remote healthcare includes anything from tracking chronically sick patients, elderly people, preterm children, and accident victims.The current study explores the machine learning technologies’ capability of monitoring remote patients and alerts their current condition through the remote system. New advances in contactless observation demonstrate that it is only necessary for the patient to be present within a few meters of the sensors for them to work. Sensors connected to the body and environmental sensors connected to the surroundings are examples of the technology available.Campus At

Analyzing the Impact of Lockdown in Controlling COVID-19 Spread and Future Prediction

COVID-19 outbreaks are the critical challenge to the administrative units of all worldwide nations. India is also more concerned about monitoring the virus’s spread to control its growth rate by stringent behaviour. The present COVID-19 situation has huge impact in India, and the results of various preventive measures are discussed in this paper. This research presents different trends and patterns of data sources of States that suffered from the second wave of COVID-19 in India until 3rd July 2021. The data sources were collected from the Indian Ministry of Health and Family Welfare. This work reacts particularly to many research activities to discover the lockdown effects to control the virus through traditional methods to recover and safeguard the pandemic. The second wave caused more losses in the economy than the first wave and increased the death rate. To avoid this, various methods were developed to find infected cases during the regulated national lockdown, but the infected cases still harmed unregulated incidents. The COVID-19 forecasts were made on 3rd July 2021, using exponential simulation. This paper deals with the methods to control the second wave giving various analyses reports showing the impact of lockdown effects. This highly helps to safeguard from the spread of the future pandemic

The Effect of Inlet Notch Variations in Pico-hydro Power Plants with Experimental Methods to Obtain Optimal Turbine Speed

Energy is an important element in the continuity of human activities. Indonesia has the potential to produce 94.5 GW of electricity in the hydropower sector, but only a few can be utilized, which is only 11%. This study aims to utilize renewable energy that has not been utilized optimally, especially in Indonesia. This study exploits the potential of water flow from the Coban Wonoasri River, Bangun Village, Munjungan District, Trenggalek Regency which has a low head but has a fairly heavy discharge. The basin cone for making vortex flow has a canal length of 1450 mm, a canal width of 231.5 mm, and a canal height of 500 mm with a basin cone diameter of 560 mm, a basin cone height of 700 mm, and a water outlet diameter of 90 mm. A vortex turbine with a diameter of 270 mm and a height of 210 mm with a total of 8 blades, a blade curvature of 30°, and a blade tilt of 22.5° was used for research on this low head river. The inlet notch variations that will be used are angles of 0°, 17.82°, 19.30°, and 19.98°. The method used in this study is the experimental method, where the best results are obtained from the results of tests carried out on variations in the inlet notch. The inlet notch with a width of 0° and a discharge of 8.81 l/s cannot produce turbine rotation because the vortex flow is not formed properly. Inlet notch with a width of 17.82° and 19.30° produces an average turbine speed of 157.2 rpm and 159.2 rpm. The variation of the inlet notch with a width of 19.98° produces the best turbine speed of 162.7 rpm with a flow rate of 7.72 l/s

ผลของถ่านชีวภาพจากเปลือกกล้วยที่มีต่อเสถียรภาพการผลิตแก๊สมีเทนจากเศษอาหารที่อัตราภาระบรรทุกสารอินทรีย์แตกต่างกันEffect of Biochar from Banana Peel on the Stability of Methane Production from Food Waste at Different Organic Loading Rates

กระบวนการหมักแบบไร้อากาศ เป็นเทคโนโลยีที่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย ในการบำบัดเศษอาหารเหลือทิ้ง ควบคู่กับการผลิตแก๊สมีเทน แต่ทั้งนี้ เศษอาหารสามารถย่อยสลายโดยจุลินทรีย์ได้อย่างรวดเร็ว และเปลี่ยนเป็นกรดไขมันระเหยง่ายสะสมอยู่ในกระบวนการหมัก นำไปสู่การเสียเสถียรภาพของกระบวนการ การเติมถ่านชีวภาพเป็นหนึ่งในวิธีที่ช่วยเพิ่มเสถียรภาพของกระบวนการหมักแบบไร้อากาศได้ งานวิจัยนี้จึงศึกษาการใช้ถ่านชีวภาพจากเปลือกกล้วย เพื่อรักษาเสถียรภาพของกระบวนการหมักแบบไร้อากาศจากเศษอาหาร เดินระบบด้วยค่าอัตราภาระบรรทุกสารอินทรีย์ (organic loading rates; OLR) แตกต่างกัน ทำการทดลองในถังหมักปริมาตรทำงาน 5 ลิตร โดยการป้อนเศษอาหารผสมกับถ่านชีวภาพที่ความเข้มข้น 20 กรัมต่อลิตร เข้าสู่ถังหมัก มีการแปรผันค่า OLR ตั้งแต่ 1 – 6 กรัมของแข็งระเหยง่ายต่อลิตรถังหมักต่อวัน (g-VS/L-reactor.d) เปรียบเทียบกับถังหมักควบคุมที่เดินระบบในสภาวะเดียวกัน แต่ไม่มีการเติมถ่านชีวภาพ ผลการวิจัยพบว่า การเติมถ่านชีวภาพจากเปลือกกล้วยช่วยเพิ่มเสถียรภาพของกระบวนการหมักแบบไร้อากาศได้ โดยถังหมักที่ใช้ถ่านชีวภาพสามารถรับค่า OLR ได้ถึง 5 g-VS/L-reactor.d มีอัตราการผลิตแก๊สมีเทนสูงที่สุดเท่ากับ 888 mL/L-reactor.d และสามารถกำจัดค่าซีโอดีได้ถึง 80.77% นอกจากนี้ ถ่านชีวภาพยังช่วยดูดซับสีของน้ำทิ้งจากกระบวนการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ถังหมักควบคุมเกิดการเสียเสถียรภาพ เมื่อใช้ค่า OLR สูงกว่า 2 g-VS/L-reactor.d และกระบวนการหมักได้ล้มเหลวลง เนื่องจากค่า pH ได้ลดลงอย่างรวดเร็ว ดังนั้น สามารถสรุปได้ว่า การเติมถ่านชีวภาพจากเปลือกกล้วย ช่วยเพิ่มเสถียรภาพของกระบวนการหมักแบบไร้อากาศจากเศษอาหาร เพิ่มอัตราการผลิตแก๊สมีเทน และเพิ่มคุณภาพของน้ำทิ้งจากกระบวนการได้Anaerobic digestion is widely regarded as a suitable technology for food wastes treatment along with methane production. However, high biodegradability of food wastes usually leads to the rapid accumulation of volatile fatty acids (VFAs), which causes the instability of the anaerobic digestion process. The addition of biochar is one of the methods to improve the stability of anaerobic digestion. In this study, biochar from banana peel was used as an additive to stabilize anaerobic digestion of food waste at different organic loading rates (OLR) in reactors with a working volume of 5 L. The food waste mixed with 20 g/L of banana peel biochar was fed into the reactor with different OLRs of 1 to 6 g-VS/L-reactor.d. Another reactor at the same operating conditions without the biochar was set as a control. Results showed that the addition of banana peel biochar improved the stability of anaerobic digestion. The reactor with biochar could operate at the maximum OLR of 5 g-VS/L-reactor.d with the highest methane production rate of 888 mL/L-reactor.d and 80.77% removal of chemical oxygen demand. Moreover, biochar revealed effective color adsorption from the effluent of anaerobic digestion. However, instability of the control reactor was observed at the OLR higher than 2 g-VS/L-reactor.d. Thus, the control reactor had failed to operate due to the rapid drop of pH. Therefore, the addition of biochar from banana peel into the anaerobic digestion of food waste enhanced the process stability, the methane production, and the quality of effluent