Internet of Things Technology in Development of Rural Characteristic Ecological Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
As a result of continuous economic development and accelerated urbanization, the agriculture development has had to change from the traditional mode of agricultural production to the modern mode of agricultural production.What kind of method can better help the development of modern agricultural production mode has become one of the current research topics that has attracted much attention.In response to this problem, the field of modern agricultural production models becomes highly relevant for research.With the in-depth study of modern agricultural production, the research on Internet of Things (IoT) technology in rural characteristic ecological agriculture (ECO) is gradually carried out, and its functional advantages are of great significance to promote the development of modern agriculture.This paper aimed to study the application of IoT technology in the development of rural characteristic ECO.The analysis and research of IoT and ECO enables it to be applied to the construction of an ecological farmland information monitoring system to address the problem of enhancing the ECO development with rural characteristics.In this paper, IoT technology, information detection and ECO were analyzed; the performance of the method was experimentally analyzed; the relevant theoretical formulas were utilized for interpretation.The outcomes demonstrated that the incidence of pests and diseases in field A using the IoT-assisted information monitoring system was 31.11%lower than that in field B, and the use of pesticides was reduced by 15.69%.It can be learned that IoT technology can meet the needs of enhancing the development level of rural characteristic ECO, and the level of agricultural development and work efficiency have been greatly improved.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».