Notice bibliographique
Résumé
Several large domestic and foreign companies, including Lely Vector, Hetwin – automation systems GmbH, and others, are currently engaged in the issues of cattle robotic feeding. Automated robo-feeding simultaneously performs several functions: various types (n=99) of feed mixtures’ crushing, mixing, and distributing to produce groups of animals (n=16 or more). Fully robotic feed dispensers perform several producing operations: weighing, cutting, mixing, dosing, feed transporting, etc. The volume of the hopper of such mixers are 2-4 m3, weight 1,3-1,4 tons, productivity of 40-400 animals. These robots feeding are automatically powered, powered by a battery or accumulators, and drive through the cowshed for the most part without a rail system using. If a rail system is used, it is usually laid under the floor. There is a variant of movement magnetic traction using. Currently, robotic feed distribution systems are used along with automated ones. Among the foreign samples of automated feed dispensers used on domestic farms, it is appropriate to mention, first of all, such brands as De Laval VM-12, V-MIX 10 N ECO, BelMix T-659 and others. Robotic systems differ from mechanized and automated feed distribution systems in a number of advantages. One of them is that robot feed dispensers can work with both large and small numbers of animals: if the mobile automated feed dispensers KTU-10, AKM-9, RMM-5,0, KSP-0,8, etc., have a hopper volume of 10-11 m3, then robots with a smaller 2,5-3 volume a similar amount for feed distributing. Depending on the modification of automated feed dispensers, the power of various models reaches 1.5-7.5 kW; feed mixing capacity per hour is 1000-1600 kg; one–time unloading with an average density of 350 kg/m3 of feed mixture is inferior to robotic analogues, which have the best advantage in weight – 1.2-1.2 tons, against 10.7-12.7.-14.0. All feed distribution processes in automated agricultural machines are unchanged, whereas in robotic systems they can be rebuilt during the process, programmed and controlled.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».