Nghiên cứu phát triển hệ thống tính toán dự báo và thu thập dữ liệu nghiên cứu sâu keo mùa thu trên cây ngô
Tác giả: Hoàng Thị Điệp, Nguyễn Thị Ánh Dương, Nguyễn Kiến Thái Dương, Nguyễn Duy Vũ, Lưu Thị Quỳnh Trang, Trần Thị Thu Phương, Phạm Minh TriểnTóm tắt:
Trong nghiên cứu này, các tác giả đề xuất phát triển hệ thống phần mềm iFAWcast xây dựng trên nền tảng web và mobile, tự động dự báo, cảnh báo và thu thập dữ liệu nghiên cứu FAW trên cây ngô ở Việt Nam. Hệ thống có 3 thành phần chính: (i) Công cụ dự báo, cảnh báo dịch FAW tự động trên nền tảng web; (ii) Công cụ quản lý báo cáo nông nghiệp, dự báo, cảnh báo và người dùng trên nền tảng web; (iii) Ứng dụng trên nền tảng mobile cung cấp dịch vụ theo dõi dự báo, cảnh báo dịch FAW đến người nông dân tùy vị trí địa lý. Hệ thống iFAWcast có lõi tính toán tự động cập nhật dự báo thời tiết từ API Visual Crossing, API OpenWeatherMap và dựa trên công thức tổng tích ôn hữu hiệu xây dựng riêng cho FAW trên cây ngô ở Việt Nam. Hệ thống được phát triển và thử nghiệm dựa trên dữ liệu thu thập trực tiếp từ đồng ruộng để kiểm chứng đã cho kết quả với độ chính xác cao, đáng tin cậy.
- Đánh giá nguy cơ ngã của người bệnh viêm khớp dạng thấp bằng thang điểm morse tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Thực trạng lo âu và một số yếu tố liên quan ở người bệnh đến tiêm và hút dịch khớp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Đặc điểm hình thái tuyến giáp trên siêu âm ở phụ nữ sau mãn kinh
- Bước đầu đánh giá kết quả điều trị tắc động mạch phổi cấp ở bệnh nhân cao tuổi
- Thực trạng và kết quả điều trị thiếu máu ở người bệnh phẫu thuật chỉnh hình lớn tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội giai đoạn 2023-2024