Leveraging I4.0 smart methodologies for developing solutions for harvesting produce
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
Leveraging Computer-Aided Design (CAD) and Manufacturing (CAM) tools with advanced Industry 4.0 (I4.0) technologies presents numerous opportunities for industries to optimize processes, improve efficiency, and reduce costs. While certain sectors have achieved success in this effort, others, including agriculture, are still in the early stages of implementation. The focus of this research paper is to explore the potential of I4.0 technologies and CAD/CAM tools in the development of pick and place solutions for harvesting produce. Key technologies driving this include Internet of Things (IoT), machine learning (ML), deep learning (DL), robotics, additive manufacturing (AM), and simulation. Robots are often utilized as the main mechanism for harvesting operations. AM rapid prototyping strategies assist with designing specialty end-effectors and grippers. ML and DL algorithms allow for real-time object and obstacle detection. A comprehensive review of the literature is presented with a summary of the recent state-of-the-art I4.0 solutions in agricultural harvesting and current challenges/barriers to I4.0 adoption and integration with CAD/CAM tools and processes. A framework has also been developed to facilitate future CAD/CAM research and development for agricultural harvesting in the era of I4.0.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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