Pemanfaatan Quantum GIS Cloud Untuk Pemetaan Polygon Area Kandang Peternakan di Wilayah Kabupaten Probolinggo
Notice bibliographique
Résumé
Department of Husbandry and Animal Health (Disnakkeswan) Probolinggo, is a government agency that has data on livestock, one of which is the location mapping data for the stables. This data is needed by Disnakkeswan and the general public to find information on the location of the livestock sheds in the Probolinggo district. Currently, the data on the location of the cage which is owned by the agency is still in the form of excel table data. This creates difficulties for the Animal Husbandry and Animal Health Service (Disnakkeswan) and the general public when looking for information on the location of the livestock pen. Among other things, the difficulty made them have to waste time finding the location of the farm stables. Given the roles and responsibilities of the Department of Animal Husbandry and Animal Health (Disnakkeswan) Probolinggo Regency above, an application is needed that will support or facilitate this task. The information presented in the Geographical Information System mapping the location of livestock stalls is the location of the co-ordinates for beef cattle, dairy and ducks. which can provide information about the location (stables) of the farm in the form of a map using a geographic information system with QGis Cloud.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,015 |
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 ».