


Applications de l'Internet des objets dans l'agriculture intelligente
La population croît de façon exponentielle et l'agriculture doit résoudre le problème de l'alimentation de la population. Il est clair que nous devons nous appuyer sur la technologie pour rendre l’agriculture plus efficace et plus durable.
Nous avons vu de nombreuses technologies changer différents domaines. L'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et l'Internet des objets font des vagues dans différents domaines et améliorent l'efficacité.
Les applications IoT que nous voyons incluent des domaines tels que la gestion des catastrophes, le commerce électronique, la musique, le tourisme, l'industrie manufacturière et la construction. Nous explorerons les capacités de l'IoT dans l'agriculture et ses applications agricoles.
Smart Greenhouse
L'agriculture en serre espère augmenter la production en ajustant les paramètres environnementaux, qui peuvent utiliser un système de contrôle d'équilibre ou une intervention manuelle. Cependant, l’intervention manuelle augmente les coûts de main-d’œuvre, les pertes d’énergie et les pertes de production. Les serres intelligentes sont donc considérées comme une meilleure option.
L'Internet des objets peut être utilisé pour construire des serres intelligentes capables de surveiller et de réguler elles-mêmes le climat sans aucune intervention humaine.
Les serres intelligentes utilisent des capteurs pour évaluer les paramètres environnementaux et améliorer l’adaptabilité des cultures. L'accès à distance élimine le besoin d'une surveillance régulière.
Les capteurs IoT dans les serres collectent des données essentielles telles que la température, la pression, l'humidité et les niveaux de lumière pour gérer des opérations telles que la ventilation, l'éclairage, la température et le refroidissement.
Gestion des engrais
L'IoT est un outil important dans l'agriculture intelligente et peut fournir aux agriculteurs des informations opportunes sur la qualité des sols. Grâce à cette technologie, les agriculteurs peuvent déterminer avec précision le type et la quantité d'engrais nécessaires sur leur ferme, améliorant ainsi l'efficacité des engrais et la qualité de la croissance des cultures.
Les agriculteurs peuvent utiliser des capteurs pour surveiller des paramètres tels que l'humidité du sol et l'humidité afin de garantir l'efficacité et l'efficience de la croissance des cultures. Les capteurs peuvent aider les agriculteurs à déterminer la quantité d’azote et de potassium dont leurs cultures ont besoin.
Cela profite grandement à la gestion des engrais car cela réduira les déchets et autres coûts associés.
Imagerie informatique
La ferme utilise des caméras à capteur pour l'imagerie informatique. Ces caméras sont réparties dans toute la ferme et les images capturées sont traitées numériquement. En comparant des ensembles de données centralisés avec des photos de produits, le traitement d'images et l'apprentissage automatique peuvent déterminer la taille, la couleur, la forme et la croissance des cultures, permettant ainsi des ajustements de qualité.
L’imagerie informatique peut également être utilisée pour classer et classer les produits en fonction de leur qualité. Grâce à l'imagerie informatique, la cartographie des zones irriguées devient plus gérable et aide à décider s'il faut récolter pendant la saison précédant la récolte.
Détection des maladies
Le contrôle des maladies est un aspect important de l'agriculture, car les maladies peuvent réduire les rendements alimentaires, avoir un impact sur les coûts agricoles et menacer l'approvisionnement alimentaire mondial. D’un autre côté, l’utilisation excessive de pesticides est nocive pour l’environnement car elle affecte les écosystèmes naturels et contamine les sources d’eau.
Heureusement, les progrès de la technologie IoT créent de nouvelles façons de résoudre ces problèmes. L'IoT et les capteurs peuvent être utilisés sur le terrain pour détecter les premiers signes de maladie ou d'infestation d'insectes et surveiller en permanence la santé des cultures. Ces capteurs peuvent collecter des données sur divers facteurs biologiques et environnementaux qui affectent la santé des cultures et les modèles de croissance des plantes.
L'IoT dans la lutte antiparasitaire peut prévenir les maladies et atténuer l'impact négatif des ravageurs sur les rendements des cultures. La technologie IoT facilite également la prise de décision basée sur les données pour la lutte antiparasitaire agricole.
Les agriculteurs peuvent évaluer le succès de leurs programmes de lutte antiparasitaire en examinant les données des appareils IoT et en apportant les ajustements nécessaires à leurs opérations. Les agriculteurs peuvent découvrir la santé de leurs cultures et choisir des techniques efficaces de lutte antiparasitaire.
Analyse prédictive
L'analyse prédictive des données va de pair avec l'agriculture de précision. L’application de l’analyse des données par les agriculteurs les aide à donner un sens aux vastes quantités de données en temps réel fournies par la technologie IoT, leur permettant de faire des prédictions critiques sur le calendrier des récoltes, les risques phytosanitaires, les rendements et d’autres problèmes connexes. Étant donné que l’agriculture, de par sa nature même, dépend fortement des conditions météorologiques, les solutions d’analyse de données contribuent à rendre l’agriculture plus gérable.
Par exemple, les agriculteurs peuvent connaître à l'avance la qualité et le rendement de leurs récoltes, ainsi que leur vulnérabilité aux événements météorologiques extrêmes tels que les sécheresses et les inondations. De plus, les agriculteurs peuvent sélectionner des caractéristiques de rendement pour améliorer la qualité des cultures et maximiser la quantité de nutriments et d’eau disponibles pour chaque culture.
Lorsqu'elles sont appliquées à l'agriculture, ces technologies peuvent aider les producteurs à conserver l'eau d'irrigation, à réduire les pertes d'engrais dues à un arrosage excessif et à fournir des informations utiles quelle que soit la météo ou la saison.
Robots et machines autonomes
La technologie robotique apporte un avenir radieux à l'agriculture. Les agriculteurs utilisent déjà des tracteurs, des moissonneuses automatisées et des véhicules qui ne nécessitent aucune opération manuelle. Ces robots aident à accomplir des tâches répétitives, exigeantes en main-d'œuvre et difficiles.
Par exemple, les robots agricoles tels que les tracteurs autonomes peuvent commencer à travailler à des heures et des itinéraires prédéfinis, envoyer des notifications de progression aux agriculteurs, et bien plus encore. Les robots sont sans conducteur et contribuent à réduire les coûts de main-d'œuvre.
De plus, les robots sont également utilisés dans l’agriculture intelligente pour arroser, planter et désherber les graines. Les tâches assignées demandent beaucoup de travail et sont stimulantes. Pourtant, il peut identifier les mauvaises herbes et les semer. Grâce à un fonctionnement prudent, ces robots agricoles réduisent considérablement les dommages causés aux plantes et à l'environnement.
Conclusion
L'intégration de l'IoT dans l'agriculture a un avenir prometteur. Cela a changé la gestion agricole, l’élevage et la culture agricole. De plus, les agriculteurs ont besoin d’aide pour équilibrer la diminution des terres agricoles et l’épuisement des ressources naturelles limitées.
En exploitant la puissance de l'IoT, les agriculteurs peuvent garantir des opérations agricoles durables et efficaces en augmentant les rendements, en optimisant la consommation des ressources et en prenant des décisions basées sur les données.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
