Свързани публикации 'agriculture'


6 причини за ниска производителност в селското стопанство и решението
селско стопанство 6 причини за ниска производителност в селското стопанство и решението 3 инструмента за производителност в помощ на фермерите Селското стопанство се превърна в отрасъл с ниска производителност поради няколко фактора, включително ниски капиталови инвестиции, ниска производителност поради остаряла технология и липса на координация между фермерите и другите земеделски производители. Това води до басов изход...
Революционизиране на селското стопанство с машинно обучение
Селското стопанство с „машинно обучение“ е бързо развиваща се област, която има потенциала да революционизира начина, по който подхождаме към селското стопанство. Използвайки усъвършенствани техники за машинно обучение, можем да анализираме и интерпретираме огромно количество данни, за да вземем по-информирани и ефективни решения относно отглеждането и управлението на култури, добитък и други селскостопански ресурси. Въведение в „Машинно обучение в селското стопанство“ Машинното обучение..
Идентифициране на култури в ранни етапи: Решения
В предишния си блог обсъдих случаи на употреба, предизвикателства и наблюдения на EDA по отношение на идентифицирането на култури по време на ранните етапи. Продължавайки същата дискусия, в този блог ще обсъдя влиянието на различни вегетационни индекси, ленти Sentinel-2 и разглеждан брой дати от сеитба заедно с различни техники за моделиране на машинно обучение върху диференцирането на културите. Настройка на експеримента за извадкови данни Набор от данни: Област Вайшали от щата..
Овластяване на нововъзникващите икономики: AI, сателитни изображения и икономически анализ
Овластяване на нововъзникващите икономики: AI, сателитни изображения и икономически анализ Бяла книга за моя проект „Суверенни финанси“. Резюме Близо половината от държавите в Африка не са провеждали селскостопанско преброяване през последните 10 години. Тази голяма липса на данни води до силно спекулативни икономически измервания, колебливи инвеститори, дезинформирани политически политики и хладен икономически растеж. Съществува отлична възможност за използване на сателитни..
Как Habistack взема потоп от данни, за да прави точни прогнози за времето
В това парче: Въведение в Habistack, мощния API за прогнозиране на времето на Fathym Машинното обучение на Habistack използва 15 вида данни за прогнозиране Преглед на 16 прогнози за времето, които Habistack може да създаде Проучването на някои от многото индустрии Habsitack може да помогне Въпреки схващанията, когато става въпрос за прогнозиране на времето, метеоролозите всъщност са прави в повече от 80% от времето за прогнози за пет до седем дни. Въпреки това, една от..
Задвижвано от изкуствен интелект земеделие: култивиране на устойчиво бъдеще
Въведение През последните години селскостопанският сектор е изправен пред множество предизвикателства поради нарастващото търсене на населението, изменението на климата и ограниченията на ресурсите. За да се справят с тези проблеми и да осигурят устойчиво производство на храни, фермерите и изследователите се обръщат към авангардни технологии като изкуствения интелект (AI). AI има потенциала да революционизира земеделската индустрия, като я направи по-ефективна, рентабилна и..
IoT в интелигентното земеделие
Интернет на нещата, известен главно като IoT, е гранична и нововъзникваща област в съвременния технологичен свят. Той основно покрива физическите обекти, оборудвани със сензори, способност за обработка, софтуер и друга информация, която може да се обменя в устройствата и системите по интернет по целия свят. IoT задвижи много области в света, включително медицина, селско стопанство, транспорт, сигурност и т.н. Тук ще видим въздействието на IoT в областта на селското стопанство. Използване..