A Platform Approach to Smart Farm Information Processing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid growth of population and the increasing demand for food worldwide, improving productivity in farming procedures is essential. Smart farming is a concept that emphasizes the use of modern technologies such as the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI) to enhance productivity in farming practices. In a smart farming scenario, large amounts of data are collected from diverse sources such as wireless sensor networks, network-connected weather stations, monitoring cameras, and smartphones. These data are valuable resources to be used in data-driven services and decision support systems (DSS) in farming applications. However, one of the major challenges with these large amounts of agriculture data is their immense diversity in terms of format and meaning. Moreover, the different services and technologies in a smart farming ecosystem have limited capability to work together due to the lack of standardized practices for data and system integration. These issues create a significant challenge in cooperative service provision, data and technology integration, and data-sharing practices. To address these issues, in this paper, we propose the platform approach, a design approach intended to guide building effective, reliable, and robust smart farming systems. The proposed platform approach considers six requirements for seamless integration, processing, and use of farm data. These requirements in a smart farming platform include interoperability, reliability, scalability, real-time data processing, end-to-end security and privacy, and standardized regulations and policies. A smart farming platform that considers these requirements leads to increased productivity, profitability, and performance of connected smart farms. In this paper, we aim at introducing the platform approach concept for smart farming and reviewing the requirements for this approach.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle