Aplikasi Internet Perkara dalam Pertanian Pintar
Penduduk berkembang dengan pesat, dan pertanian perlu menyelesaikan masalah memberi makan kepada penduduk. Jelas sekali bahawa kita mesti bergantung pada teknologi untuk menjadikan pertanian lebih cekap dan lebih mampan.
Kami telah melihat banyak teknologi mengubah bidang berbeza pembelajaran mesin, kecerdasan buatan dan Internet Perkara membuat gelombang dalam bidang yang berbeza dan meningkatkan kecekapan.
Aplikasi IoT yang kami lihat termasuk bidang seperti pengurusan bencana, e-dagang, muzik, pelancongan, pembuatan dan pembinaan. Kami akan meneroka keupayaan IoT dalam pertanian dan aplikasi pertaniannya.
Smart Greenhouse
Pertanian rumah hijau berharap dapat meningkatkan pengeluaran dengan melaraskan parameter persekitaran, yang boleh menggunakan sistem kawalan keseimbangan atau campur tangan manual. Walau bagaimanapun, campur tangan manual meningkatkan kos buruh, kerugian tenaga, dan kerugian output. Oleh itu, rumah hijau pintar dianggap sebagai pilihan yang lebih baik.
Internet Perkara boleh digunakan untuk membina rumah hijau pintar yang boleh memantau dan mengawal iklim sendiri tanpa campur tangan manusia.
Rumah hijau pintar menggunakan penderia untuk menilai parameter alam sekitar dan meningkatkan kebolehsuaian tanaman. Akses jauh menghapuskan keperluan untuk pemantauan tetap.
Penderia IoT di rumah hijau mengumpul data asas seperti suhu, tekanan, kelembapan dan tahap cahaya untuk mengurus operasi seperti pengudaraan, pencahayaan, suhu dan penyejukan.
Pengurusan Baja
IoT ialah alat penting dalam pertanian pintar dan boleh memberikan petani maklumat kualiti tanah yang tepat pada masanya. Dengan bantuan teknologi ini, petani boleh menentukan dengan tepat jenis dan jumlah baja yang diperlukan di ladang mereka, sekali gus meningkatkan kecekapan penggunaan baja dan kualiti pertumbuhan tanaman.
Petani boleh menggunakan sensor untuk memantau parameter seperti kelembapan dan kelembapan tanah untuk memastikan keberkesanan dan kecekapan pertumbuhan tanaman. Sensor boleh membantu petani menentukan berapa banyak nitrogen dan kalium yang diperlukan oleh tanaman mereka.
Ini sangat menguntungkan pengurusan baja kerana ia akan mengurangkan pembaziran dan kos lain yang berkaitan.
Pengimejan Komputer
Ladang menggunakan kamera penderia untuk pengimejan komputer. Kamera ini diedarkan ke seluruh ladang dan imej yang ditangkap diproses secara digital. Dengan membandingkan set data terpusat dengan foto hasil, pemprosesan imej dan pembelajaran mesin boleh menentukan saiz, warna, bentuk dan pertumbuhan tanaman, membolehkan pelarasan kualiti.
Pengimejan komputer juga boleh digunakan untuk mengelas dan menggredkan produk berdasarkan kualitinya. Dengan pengimejan komputer, pemetaan kawasan pengairan menjadi lebih terurus dan membantu memutuskan sama ada untuk menuai semasa musim pra-penuaian.
Pengesanan Penyakit
Kawalan penyakit adalah aspek penting dalam pertanian kerana penyakit boleh mengurangkan hasil makanan, memberi kesan kepada kos ladang dan mengancam bekalan makanan dunia. Sebaliknya, penggunaan racun perosak secara berlebihan memudaratkan alam sekitar kerana ia menjejaskan ekosistem semula jadi dan mencemarkan sumber air.
Nasib baik, kemajuan dalam teknologi IoT mencipta cara baharu untuk menyelesaikan masalah ini. IoT dan sensor boleh digunakan di lapangan untuk mengesan tanda awal penyakit atau serangan serangga dan memantau kesihatan tanaman secara berterusan. Penderia ini boleh mengumpul data tentang pelbagai faktor biologi dan persekitaran yang mempengaruhi kesihatan tanaman dan corak pertumbuhan tumbuhan.
IoT dalam kawalan perosak boleh mencegah penyakit dan mengurangkan kesan negatif perosak terhadap hasil tanaman. Teknologi IoT juga memudahkan pembuatan keputusan berasaskan data untuk kawalan perosak pertanian.
Petani boleh menilai kejayaan program pengurusan perosak mereka dengan memeriksa data daripada peranti IoT dan membuat pelarasan yang diperlukan pada operasi mereka. Petani boleh menemui kesihatan tanaman dan memilih teknik kawalan perosak yang berkesan.
Analisis Ramalan
Analisis data ramalan berjalan seiring dengan pertanian ketepatan. Aplikasi analisis data petani membantu mereka memahami sejumlah besar data masa nyata yang disediakan oleh teknologi IoT, membolehkan mereka membuat ramalan kritikal tentang masa penuaian tanaman, risiko perosak, hasil dan isu berkaitan lain. Memandangkan pertanian mengikut sifatnya sangat bergantung pada cuaca, penyelesaian analisis data membantu menjadikan pertanian lebih mudah diurus.
Sebagai contoh, petani boleh mengetahui terlebih dahulu kualiti dan hasil tanaman mereka, serta mudah terdedah kepada kejadian cuaca buruk seperti kemarau dan banjir. Selain itu, petani boleh memilih ciri-ciri hasil untuk meningkatkan kualiti tanaman dan memaksimumkan jumlah nutrien dan air yang tersedia untuk setiap tanaman.
Apabila digunakan pada pertanian, teknologi ini boleh membantu pengeluar menjimatkan air pengairan, mengurangkan kehilangan baja akibat penyiraman berlebihan, dan memberikan maklumat berguna tanpa mengira cuaca atau musim.
Robot dan Mesin Autonomi
Teknologi robotik membawa masa depan yang cerah kepada pertanian. Petani sudah menggunakan traktor, penuai automatik dan kenderaan yang tidak memerlukan operasi manual. Robot sedemikian membantu menyelesaikan tugasan berulang, intensif buruh dan mencabar.
Sebagai contoh, robot pertanian seperti traktor autonomi boleh mula bekerja pada masa dan laluan yang telah ditetapkan, menghantar pemberitahuan kemajuan kepada petani dan banyak lagi. Robot itu tanpa pemandu dan membantu mengurangkan kos buruh.
Selain itu, robot juga digunakan dalam pertanian pintar untuk menyiram, menanam dan merumput benih. Tugasan yang diberikan adalah intensif buruh dan mencabar. Namun, ia boleh mengenal pasti rumpai dan menyemainya. Melalui operasi yang teliti, robot pertanian ini mengurangkan kerosakan pada tumbuhan dan alam sekitar dengan ketara.
Kesimpulan
Terdapat masa depan yang cerah untuk integrasi IoT dalam pertanian. Ia mengubah pengurusan pertanian, penternakan dan penanaman pertanian. Selain itu, petani memerlukan bantuan untuk mengimbangi tanah ladang yang semakin berkurangan dan sumber semula jadi yang terhad.
Dengan memanfaatkan kuasa IoT, petani boleh memastikan operasi pertanian yang mampan dan cekap dengan meningkatkan hasil, mengoptimumkan penggunaan sumber dan membuat keputusan berasaskan data.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi Internet Perkara dalam Pertanian Pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
