Публикации по теме 'agriculture'


Исследовательский анализ данных
Исследовательский анализ данных - это исследование данных с помощью инструментов построения графиков, линейной алгебры, статистики и некоторых замечательных библиотек, чтобы понять, что на самом деле представляют собой данные, прежде чем переходить к моделированию. Я использую данные об индийском сельском хозяйстве. Сельское хозяйство Индии состоит из многих культур, большая часть из которых составляет рис и пшеница. Индийские фермеры выращивают бобовые, картофель, сахарный тростник,..
Будущее ИИ в сельском хозяйстве: взгляд на наш хрустальный шар KisanHub
Мы спросили руководителя отдела обработки данных KisanHub Пирса Холдена о темах, затронутых на недавнем мероприятии Будущее ИИ в сельском хозяйстве . Этому способствовала Barclays Eagle Labs в январе 2020 года в Крэнфилдском университете, лидере в области исследований в области продуктов питания и сельского хозяйства . В мероприятии приняли участие люди, связанные с цепочкой поставок продуктов питания. — от ученых до бухгалтеров — учиться, обсуждать и, самое главное, общаться...
Почему большие данные имеют решающее значение для современного сельского хозяйства
Почему большие данные имеют решающее значение для современного сельского хозяйства По данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций , чтобы идти в ногу с ожидаемым ростом населения Земли, текущее сельскохозяйственное производство должно увеличиться до 70 процентов к 2050 году. Для решения этой проблемы производства продуктов питания потребуются решения, которые улучшат методы ведения сельского хозяйства и радикально адаптируют их к экологическим..
Мониторинг поголовья с использованием машинного обучения и компьютерного зрения
Аграрный сектор - одна из крупнейших и значительных отраслей экономики Европы. Сельское хозяйство - высокоразвитая отрасль. Сектор животноводства является неотъемлемой частью сельскохозяйственного сектора и имеет экономическое и социальное значение. Таким образом, большая часть экономики и жизни людей зависит от сельского хозяйства и животноводства. Существует много рутинной ручной работы, которую можно автоматизировать. Этот процесс может повысить производительность этих секторов и..
Плоды глубокого обучения: как сверточные нейронные сети поддерживают роботизированный сбор урожая и урожай ...
Точное и эффективное обнаружение фруктов имеет решающее значение для роботизированной уборки урожая и картирования урожая. Независимо от того, насколько сложны их системы захвата, роботы могут собирать только те плоды, которые их системы видения обнаруживают. Кроме того, обнаружение фруктов помогает создавать карты урожайности, которые отслеживают пространственно изменяющиеся результаты растениеводства и служат в качестве инструментов принятия решений в точном земледелии. Ряд..
Почему мы прогнозируем миндаль
Итак, мы опубликовали наш прогноз урожая миндаля на апрель 2020 года, и вам может быть любопытно: Кто такой Богатый ? Почему они выставляют миндальный прогноз ? Все началось несколько лет назад, когда наш друг попросил нас спрогнозировать предложение миндаля. Стремясь помочь нашему другу, нам было любопытно понять, почему именно сейчас? В ходе многих бесед мы узнали, что старый школьный метод измерения запасов миндаля может немного помочь. В то время мы уже прогнозировали..
Как машинное обучение может остановить нашествие саранчи
Как машинное обучение может остановить нашествие саранчи Саранча звучит как библейское проклятие, и для стран, затронутых ею, это так: некоторые виды насекомых проходят стадию стадности, в которой они собираются в многомиллиардные стаи, способные пожирать целые посевы. Мало что можно сделать для отпугивания саранчи в таком масштабе, даже есть ее бесполезно. С начала 20 века, после некоторого понимания их жизненного цикла - раньше стадии развития животных считались разными видами..