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            大数据进入农业领域,数据引导农业。_河南云飞科技发展有限公司

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            大数据进入农业领域,数据引导农业。

            文章出处:本站 人气:230发表时间:2018-08-22 16:00:00

            资料来源:中国科学日报2017—11-30 15:36:11

            摘要:今后,人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深入学习等技术将得到广泛应用,我国农产品监测预警信息处理与分析将朝着系统化、网络化方向发展。集成方向,智能方向。

            未来,人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深度学习等技术将得到广泛应用,中国农产品监测预警信息处理与分析将朝着系统化、集成化的方向发展。智能方向,耳鼻咽喉方向。

            徐世伟,中国农业科学院农业监测预警创新小组首席科学家,农业信息服务技术重点实验室主任,农业部市场预警专家委员会秘书长

            随着海量信息的爆发,农业进入了大数据时代。与其他大数据应用一样,通过技术手段获取、收集和分析数据,可以有效地解决农业生产和市场流通问题。

            在大数据量的推动下,农业监测预警的思维方式和工作方式发生了根本性的变化,农产品监测预警信息处理与分析将朝着系统化、集成化和信息化的方向发展。智慧。这次会议将向您展示在大数据和机遇的时代,农产品监测和预警系统是如何工作的。与未来相连。

            数据库专家、图灵奖获得者吉姆·格雷提出,数据密集型计算成为除了实验、理论和计算科学之外的第四种科学范式。数据应用。

            人们开始讨论研究数据的巨大增长。2011年,《科学》杂志发表了《处理数据》,指出分析数据的能力远远落后于获得数据的能力。

            这些事件标志着大数据进入我们的生活。然后,如何在农业中应用大数据,世界卫生组织说,农业大数据是农业大数据的应用和推广,是农产品监测的重要技术支持。预警工作。

            数据作为一种战略资源,可以有效地解决农业生产所面临的复杂问题。从数据收集、收集和分析,解决农业生产问题只需要一半的努力。

            例如,徐说,如果通过传感器和作物本体测试获得大量的土壤氮、磷和钾肥力数据,可以对这些数据进行分析和排序,从而有效地指导农业生产中的施肥量和施肥时间的问题。合理的计划,得到最适当的投入,从而提高生产效率。

            例如,大量的数据能够预测未来的市场供求,能够有效地降低生产投入,并采取适当的措施进行智能化生产,对抑制价格起到调节作用。

            徐指出,农业大规模数据采集、采集渠道和应用的技术手段不能通过人工调查数据获得,而需要依靠土壤传感器、环境传感器、作物生长生命本体传感器等手段来支持。e和降低成本,农业生产市场流通等数据采集能力大大提高。

            大数据使农业进入全面感知、替代整个样本的时代;农业生产从数据得到更多的支持,进入了智能农业时代;大量的数据可以优化生产布局、优化。安排生产投入。在大数据时代,市场更有利于生产和销售对接,在消费环节。减少浪费,减少产后损失。徐世伟说。

            此外,大数据给农业管理带来了变化。过去,农业管理主要依靠行政手段指导和安排生产。大数据有利于提取特征,总结趋势,通过发布市场信号引导市场,进而指导生产。

            徐世伟说,农业大数据是现代农业的高端管理工具,所谓监测预警就是监测数据,它贯穿于农产品从生产到流通到消费到表的全过程。资金流和信息流,从而实现生产与营销、生产与运输、生产与消费的匹配。

            农产品监测预警也是生产、市场运作、消费需求、进出口贸易、供需平衡、数据采集、信息分析、预测预警、信息发布的全过程。

            农产品监测预警是现代农业稳定发展的重要基础。大量数据是监测预警的基础支撑。农业发展仍然面临着各种不安全因素。利用大数据技术突破困难是当务之急。

            这主要体现在:农业生产风险增大,急需事先获取灾害数据,进行早期检测、预警;农产品市场波动加剧,过山车式波动时有发生,急需及时通报。为了掌握真实有效的信息,把握异常市场,稳定市场形势,食品安全事件频繁发生,迫切需要全面监管的透明度和处罚。

            农产品监测结果显著,数据量大,不容忽视,主要体现在监测对象和内容更详细,数据采集更快,信息处理和分析更智能,数据服务更准确等方面。

            随着农业大数据的发展,数据的粒度更加细化,农产品信息空间得到更充分的表达,信息分析的内容和对象也更加细化。

            在大数据环境下,数据存储和分析能力将成为未来最重要的核心竞争力,人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深度学习等技术将在我国农业领域得到广泛应用。文化产品监测和预警的信息处理和分析将朝着系统化、集成化和智能化方向发展。

            例如,中国农业监测预警系统(CAMES)在机理分析过程中实现了仿真和智能化,覆盖了中国市场953种主要农产品。实现了对不同地区不同产品的多品种分析和预警。

            在大量数据支持下,智能预警系统自动获取农业目标的特征信号并将其传递给研究和判断系统,自动生成并显示结论的结果,找出FLO。农产品信息流动的方向和方向,从大量的信息中提取农产品市场开发和运营的规则。ATA和深入分析报告将为政府部门掌握PR的变化提供重要的决策支持。在产业链中进行生产、流通、消费、库存和贸易,并控制和稳定市场。

            文章地址:http://www.crescentsecurityservices.com/zx/671.html ,农业物联网,智慧农业,农业物联网系统,农业物联网解决方案;如需转载请注明本文来源出处!

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