


Künstliche Intelligenz unterstützt die Entwicklung von Pilzzüchtern und die Rückverfolgbarkeit von Blöcken fördert die Wiederbelebung des ländlichen Raums
Luwang News vom 18. AugustWissenschaft und Technologie, die die Modernisierung der Landwirtschaft vorantreiben, sind zu einem unumkehrbaren Trend geworden. Es gibt ein solches Team. Sie haben 52 lokale Dörfer besucht, insgesamt 672 Pilzbauern befragt und insgesamt 5.840 Menschen unterstützt. Nutzen Sie Technologie, um die Entwicklung von Pilzbauern zu fördern und eine Wiederbelebung des ländlichen Raums mit „einem Bakterium, einer Rückverfolgbarkeit, einem Code“ zu erreichen! Sie sind das „Thousands of Germs“-Team.
Forschungsdiagramm des Teams „Tausende Bakterien und zehntausend Codes“
Basierend auf innovativen Lösungen zur Lösung realer Probleme
Nach der Durchführung von Recherchen und Besuchen bei Pilzzüchtern erlangte das „Qianji Wanma“-Team ein tiefgreifendes Verständnis der bestehenden Probleme auf dem Markt und schlug innovative Lösungen mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz vor. Das Team nutzte das vorab trainierte MobileNetV2-Modell für das Transferlernen, erstellte einen Algorithmus zur Identifizierung von Wildpilzen und klassifizierte die Stämme auf der Grundlage einer großen Sammlung von Wildpilzatlanten unter Berücksichtigung von Faktoren wie Typ, Toxizität und Wert. Die Einführung dieser Technologie löst effektiv das Problem der Sortenidentifizierung und bietet Pilzzüchtern genauere und zuverlässigere Sorteninformationen
Darüber hinaus hat „Qianji Wanma“ auch das Applet „Cloud Bacteria Recognition“ entwickelt, das durch die Verbindung mit dem Cloud-Dienst Mushroom-id-API wissenschaftliche Kommissionierungsvorschläge für Pilzzüchter bereitstellt. Dieses Applet bietet entsprechende Pflückvorschläge für verschiedene Sorten, indem es Boden, Wetter, Gelände und andere Faktoren analysiert und vorhersagt und die Ergebnisse der Sortenidentifizierung kombiniert. Die Einführung dieser Funktion wird Pilzbauern dabei helfen, Umweltfaktoren besser zu verstehen und zu nutzen, um die Effizienz und den Ertrag beim Pflücken zu verbessern
Der Inhalt wird wie folgt umgeschrieben: Ziel dieses Projekts ist es, die auf dem aktuellen Markt bestehenden Probleme zu lösen, wie z. B. verwirrende Preise für Bakterienarten, unklare Einstufung, gemischte Toxine, Marktverwirrung und unklare Vorschriften. Indem wir den Pilzzüchtern genaue Sorteninformationen und wissenschaftliche Erntevorschläge zur Verfügung stellen, helfen wir ihnen, Marktrisiken zu vermeiden und Gewinne und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Darüber hinaus fördert dieses Projekt auch die kombinierte Entwicklung von Agrartechnologie und künstlicher Intelligenz und bietet Pilzzüchtern mehr Möglichkeiten und Entwicklungsspielraum
Kontinuierliche Veränderung und Weiterentwicklung, Weitergabe des Feuers von Generation zu Generation
Das Team „Qian Bacteria Wan Code“ hat sich für die Erforschung der Stammidentifizierung und wissenschaftlicher Auswahlempfehlungen entschieden, weil es sich bewusst ist, dass dieses Gebiet ein enormes Entwicklungspotenzial hat. Die Genauigkeit und Wissenschaftlichkeit der Sortenidentifizierung und der Pflückempfehlungen stehen in direktem Zusammenhang mit den Gewinnen der Pilzzüchter und der gesunden Entwicklung des Marktes. Daher ist das Team entschlossen, den Pilzzüchtern durch die Einführung der Technologie der künstlichen Intelligenz genaue und zuverlässige Lösungen anzubieten
Dieses Projekt fördert auch die innovative Entwicklung der Agrarwissenschaft und -technologie und bietet Landwirten mehr technische Unterstützung und Entwicklungsmöglichkeiten. Die Landwirtschaft ist ein wichtiger Wirtschaftszweig des Landes, und der Einsatz künstlicher Intelligenz wird der Landwirtschaft mehr Chancen und Herausforderungen bringen. Die erfolgreiche Erfahrung des Teams wird als Referenz für technologische Innovationen in anderen Agrarbereichen dienen und die Modernisierung der Landwirtschaft und nachhaltige Entwicklung fördern
Mit Blick auf die zukünftige Entwicklung müssen wir auf einer Win-Win-Zusammenarbeit bestehen
Das Team „Tausende Bakterien und Wanma“ wird weiterhin eingehende Forschung und Entwicklung zur Technologie der Stammidentifizierung und wissenschaftlichen Auswahlvorschlägen auf der Grundlage des anfänglichen Erfolgs durchführen, das Algorithmusmodell weiter optimieren und eine höhere Stammklassifizierung und Identifizierungsgenauigkeit hinzufügen. und die Stabilität und Benutzererfahrung des Systems verbessernDarüber hinaus werden wir auch die Zusammenarbeit mit Pilzzüchtern stärken, deren Bedürfnisse und Probleme tiefgreifend verstehen und den Pilzzüchtern umfassendere und individuellere technische Unterstützung und Dienstleistungen bieten. Gleichzeitig plant unser Team auch die Zusammenarbeit mit relevanten Industrieverbänden, wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen und Regierungsbehörden, um gemeinsam die technologische Modernisierung und industrielle Entwicklung von Pilzzüchtern voranzutreiben
Durch kontinuierliche technologische Innovation und Zusammenarbeit können wir die Technologie der künstlichen Intelligenz besser nutzen, um eine qualitativ hochwertige Entwicklung der Landwirtschaft zu erreichen und zur nationalen Ernährungssicherheit und zur ländlichen Wirtschaftsentwicklung beizutragen. Durch den Einsatz von Technologie der künstlichen Intelligenz haben wir erfolgreich Sortenidentifikation und wissenschaftliche Pflückvorschläge umgesetzt, um den Landwirten genaue und zuverlässige Informationen zu liefern und Erträge und Gewinne zu steigern. Auch in Zukunft werden wir hart daran arbeiten, den Landwirten bessere technische Unterstützung und Dienstleistungen zu bieten und die Modernisierung der Landwirtschaft und nachhaltige Entwicklung zu fördern
Der neu geschriebene Inhalt lautet wie folgt: Im Prozess der eingehenden Erforschung der ländlichen Wiederbelebung in verschiedenen Teilen Chinas haben wir ein tiefes Verständnis für die positive Förderung im Rahmen des neuen Entwicklungstrends der neuen Ära sowie für die landwirtschaftliche Modernisierung, die durch traditionelle Industrien sowie Wissenschaft und Technologie vorangetrieben wird begünstigt durch klares Wasser und grüne Berge. In diesem Prozess hat „Tausende Bakterien und zehntausend Codes“ erfolgreich eine wichtige Antwort aufgedeckt: Sie besteht darauf, den Landwirten durch die Wiederbelebung des ländlichen Raums zu helfen, reich zu werden, und fördert die Entwicklung von Pilzbauern auf der Grundlage künstlicher Intelligenz. Chinas „Bakterien“-Geschichte wird für immer im Herzen der Welt bleiben. (Korrespondent: Long Qirui)
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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