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.
- Một phương pháp dựa trên mạng nơ-ron tích chập một chiều kết hợp tăng cường dữ liệu để khôi phục dữ liệu bị thiếu trong hệ thống giám sát sức khỏe kết cấu cầu
- Nguy cơ tội phạm sử dụng công nghệ deepfake trong giao dịch ngân hàng
- Xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển tự động cho trang trại bò sữa sử dụng công nghệ Internet vạn vật
- Kỹ năng số cho người lao động trong bối cảnh chuyển đổi số
- Nguy cơ tội phạm sử dụng công nghệ deepfake trong giao dịch ngân hàng