Tóm tắt nội dung
Với sự phát triển hiện nay của những thách thức toàn cầu, nhu cầu thực hành nông nghiệp thông minh và chiến lược hiệu quả đang nổi lên như một vấn đề cấp bách ở quy mô hành tinh. Nông nghiệp 4.0 bao gồm rất nhiều ứng dụng di động, ứng dụng web, thiết bị và nền tảng Internet of Things (IoT), máy bay không người lái, robot và máy móc thông minh dành cho nông nghiệp chính xác. Sự mở rộng của công nghệ đám mây, trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), học sâu (DL) và thu thập dữ liệu lớn đang tạo tiền đề cho Nông nghiệp 5.0. Khoa học nông nghiệp và khoa học tự nhiên đang thúc đẩy hơn nữa xu hướng này với việc phát triển các mô hình và nền tảng khoa học hàng đầu, bao gồm mô hình học máy ngẫu nhiên, dựa trên quy trình và dựa trên dữ liệu. Số đặc biệt này đề cập đến những tiến bộ mới nhất và cập nhật nhất về mọi khía cạnh của ứng dụng phần mềm máy tính và internet trong nông nghiệp, tập trung vào phát triển ứng dụng web và ứng dụng di động, thiết bị và nền tảng IoT thông minh, giải pháp AI, ML và DL trong nông nghiệp chính xác để phát hiện, công nhận, phân loại, giám sát, canh tác, thu hoạch và tiếp thị; phát triển công nghệ đám mây cho nông nghiệp thông minh; các phương pháp và ứng dụng thị giác máy tính và máy cho máy bay không người lái và máy móc thông minh cũng như cảm biến cho các hoạt động tại hiện trường; chẩn đoán và thu thập dữ liệu; khoa học dữ liệu lớn; dựa trên quy trình khoa học và mô hình ngẫu nhiên; và mô hình học máy cho nông nghiệp, hệ sinh thái nông nghiệp và hệ sinh thái tự nhiên. Nghiên cứu trong Số đặc biệt này sẽ góp phần thúc đẩy các hoạt động nông nghiệp hiện đại trong điều kiện khí hậu hiện tại và trong tương lai.
Abstract:
Given the current growth in global challenges, the need for smart agriculture practices and effective strategies is emerging as an imminent issue at a planetary scale. Agriculture 4.0 involves a large variety of mobile apps, web applications, Internet of Things (IoT) devices and platforms, drones, robots, and smart machinery for precision agriculture. The expansion of cloud technologies, artificial intelligence (AI), machine learning (ML), deep learning (DL), and big data collection are setting the stage for Agriculture 5.0. Agriculture science and natural sciences are further promoting this trend with the development of leading-edge scientific models and platforms, including stochastic, process-based, and data-driven machine learning modeling. This Special Issue covers the most recent and up-to-date progress in all aspects of internet and computer software applications in agriculture, focusing on the development of web applications and mobile apps, smart IoT devices and platforms, AI, ML and DL solutions in precision agriculture for detection, recognition, classification, monitoring, cultivation, harvesting, and marketing; development of cloud technologies for smart agriculture; computer and machine vision methods and applications for drones and smart machinery, and sensors for field operations; diagnostics and data collection; big data science; scientific process-based and stochastic modeling; and machine learning modeling for agriculture, agroecosystems and natural ecosystems. The research in this Special Issue will contribute to the promotion of modern agriculture practices in the current climate and in the future.
Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)