The use of artificial neural networks to predict the spatial variability of grain quality during combine harvest of wheat.
Notice bibliographique
Résumé
s XVII.th World Congress of the International Commission of Agricultural and Biosystems Engineering (CIGR | SCGAB) (pp. 28), Quebec City: QC, Canada, 2010. [14] Stewart C.M., McBratney A.B., Skerritt J.H.: Site-specific Durum wheat quality and its relationship to soil properties in a single field in Northern New South Wales. Precision Agriculture, 2002, 3, 155-168. [15] Taylor J.; Whelan B.; Thylen L., Gilbertsson M.; Hassall J.: Monitoring wheat protein content on-harvester Australian experiences. In B. J. V. Stafford (Eds.) Precision agriculture '05, 5th European Conference on Precision Agriculture, Conference paper (pp. 369-375), Uppsala, Sweden, 2005. [16] Thylen L., Gilbbertsson M., Rosenthal T., Wrenn, S.: Sorting of Grain on the Farm Experiences with an Online Protein Sensor. In B: D.E. Maier (Eds.) International Quality Grains Conference (pp. 1-8), Indianapolis: Purdue University, USA,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».