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Enregistrement W2523339039 · doi:10.1002/mop.30172

New competitive system for tomato's ripeness control

2016· article· en· W2523339039 sur OpenAlexaff
Mohamed Mounkid El Afendi, Mohamed Tellache, Junwu Tao, Ii Wu, Mouncef Benmimoune

Notice bibliographique

RevueMicrowave and Optical Technology Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRipenessMicrowaveEngineeringHFSSProcess engineeringSimulationComputer scienceAgricultural engineeringElectrical engineeringHorticultureTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The tomatoes production shows a fast growing in the word. The need of fast industrial process to covert the high request of the second more consumed vegetarian produced after the potatoes, have attracted a considerable interest from both academia and industry. In this article, we develop a model based on high frequency structural simulator (HFSS) to evaluate different armatures of tomatoes for real time monitoring process. Unlike previous techniques, based on image processing, the proposed study presents a new approach of tomatoes evaluation. The tomatoes color may differ from side to another, which limits such solution. The proposed system uses the microwave penetration capability in order to perform 3D tomatoes evaluation. The sensitive of dielectric variation in terms of liquids composite of tomatoes, presents a new criteria for ripeness classification. The proposed model is simulated and experimentally approved for different kinds of tomatoes samples. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Microwave Opt Technol Lett 58:2901–2905, 2016

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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