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.
- Ứng dụng công nghệ chuỗi khối trong nghiệp vụ ngân hàng tại Việt Nam: Thực trạng và khuyến nghị
- Mô hình học sâu phát hiện và nhận diện mã container áp dụng trong vận hành cảng thông minh
- Phát hiện lỗ hổng mã nguồn theo hướng tiếp cận học sâu
- Nghiên cứu, thiết kế và kiểm tra thuật toán mã hóa GIFT-128-bit
- Xây dựng chương trình tính toán động lực học động cơ đốt trong bốn kỳ