Intelligent Information Technologies in Fruit Industry
Notice bibliographique
Résumé
Fruit production has several characteristics, such as long life of the plant, economic production cycle, high production efficiency, and high competitiveness.Fruit production technologies have directly affected the yield rate, quality and industrial benefit.At the same time, modern agricultural information technologies (IT) and precision management technologies show better and better social and economic benefits and development potential.Moreover, informatization, precision, intelligentization, and mechanization have become important parts of the modern management techniques in fruit production, and are important directions of scientific and technological development of fruit production.They are also the key fields for innovative application of modern agricultural sciences and technologies.In recent years, the IT for fruit production in the world has made important progress.A number of new theories, methods, technologies, and products have supported the development and application of the IT to fruit production in developed countries.Numerous examples prove that, through the development and application of precision agriculture technology, the efficiency of the fruit production has been significantly increased, while the production cost and agricultural non-point source pollution are reduced, and the market competitiveness of fruit is promoted and food safety has been significantly improved.Remote DSS (decision support system) can provide the whole-course, all-weather, real-time scientific and technical guidance to fruit production, and greatly improve the industrial development.Intelligent agricultural machines can effectively solve the following problems: Reduction of rural labors, decline of the educational level of the labors, low standardization of agricultural works and production efficiency.Thus, it can be expected that the development and application of modern fruit information technology and precision management technology will provide important scientific and technological support for improving the good quality produce, fruit industry efficiency and the sustainable development.In order to promote the exchange of the recent progress in innovation and application of intelligent information and precision management technology in modern fruit industries among the scientists and engineers in the world, the International Symposium on Informationization and Precision Management in Fruit Industry (ISIPMFI'2013) was organized by the Chongqing Science and Technology Commission, Citrus Research Institute of Southwest University (CRI, SWU), China Agricultural University (CAU) and National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture (NERCITA).The latest practical applications on various topics, such as image processing technologies, computing technologies and intelligent information technology in fruit industry were reported at this symposium.In this special issue, 15 high quality papers on information technologies in fruit industries have been selected from the ISIPMFI'2013 submissions.The main topics include, spectroscopy applications in
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,053 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».