A Smart Fertilizer Calculation Computer Simulator For The Land Preparation Of Paddy Crop Field Based On WSN Leads To Precision Agriculture
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
This proposed work is implemented on Java platform to simulate the land preparation for paddy crops interactively and listed out the name and quantity of fertilizers required to the proposed crop-field prior to start the agricultural process. Life in the land can only possible when adequate food is available to us. And today’s technology goes a level to make the available land suitable for the crops and agriculture. Our work is focused on to develop a simulator tool which offers high customizable platform in terms of number of sensors, area of the field, position of Base Station (BS), type of fertilizers and chemicals, etc. Many agricultural based simulators are developed which deal with monitoring, harvesting, irrigation etc. But this proposed simulator is designed to helps farmers to draw an idea before starting farming in a practical crop field and provides the list of fertilizers needed for the crop field for suitable agriculture and to achieve high yield production which helps to fulfil the high population food consumption. Key features of this proposed simulator are delight visualization, real-time monitoring, instant controlling, and best suggestion of fertilizers with quantity. The proposed system has been developed on JDK 8 with Netbeans IDE. Java Swing is capable of talking with the real sensors over the network, hence this simulator can be upgraded to the real-time software application with interfacing real soil sensors. CCS CONCEPTS • Paddy Crop • Land Preparation • Computer Simulator
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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