論文の概要: Transforming India's Agricultural Sector using Ontology-based Tantra
Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04206v1
- Date: Tue, 26 Jan 2021 04:05:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-13 19:46:41.656699
- Title: Transforming India's Agricultural Sector using Ontology-based Tantra
Framework
- Title(参考訳): オントロジーに基づくタントラフレームワークによるインドの農業セクターの変容
- Authors: Shreekanth M Prabhu
- Abstract要約: インドは世界最大の穀物生産国である。
インドでは、政治家が失望しない大規模な投票銀行として農家を幸せに保つことが特に重要です。
政府は農家の利益と消費者、仲介者、社会のバランスをとる必要がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Food production is a critical activity in which every nation would like to be
self-sufficient. India is one of the largest producers of food grains in the
world. In India, nearly 70 percent of rural households still depend on
agriculture for their livelihood. Keeping farmers happy is particularly
important in India as farmers form a large vote bank which politicians dare not
disappoint. At the same time, Governments need to balance the interest of
farmers with consumers, intermediaries and society at large. The whole
agriculture sector is highly information-intensive. Even with enormous
collection of data and statistics from different arms of Government, there
continue to be information gaps. In this paper we look at how Tantra Social
Information Management Framework can help analyze the agricultural sector and
transform the same using a holistic approach. Advantage of Tantra Framework
approach is that it looks at societal information as a whole without limiting
it to only the sector at hand. Tantra Framework makes use of concepts from
Zachman Framework to manage aspects of social information through different
perspectives and concepts from Unified Foundational Ontology (UFO) to represent
interrelationships between aspects. Further, Tantra Framework interoperates
with models such as Balanced Scorecard, Theory of Change and Theory of
Separations. Finally, we model Indian Agricultural Sector as a business
ecosystem and look at approaches to steer transformation from within.
- Abstract(参考訳): 食料生産は、すべての国が自給自足を望む重要な活動である。
インドは世界最大の穀物生産国である。
インドでは、農村の世帯の70%近くが農業に依存しています。
インドでは農家を幸せにしておくことが特に重要である。
同時に、政府は農家の利益と消費者、仲介者、社会全体とのバランスをとる必要がある。
農業部門全体が情報集約型である。
政府のさまざまな組織からの膨大なデータと統計の収集であっても、情報ギャップは引き続きあります。
本稿では,タントラ社会情報管理フレームワークが,農業部門の分析と全体的アプローチによる変容にどのように役立つかを考察する。
Tantra Frameworkアプローチの利点は、社会的情報全体を、手元にあるセクターに限らず、全体として見ることである。
Tantra FrameworkはZachman Frameworkのコンセプトを利用して、統一基礎オントロジー(UFO)のさまざまな視点と概念を通じて社会情報の側面を管理し、側面間の相互関係を表します。
さらに、Tantra FrameworkはBalanced Scorecard、Theory of Change、Theory of Separationsなどのモデルと相互運用する。
最後に、インド農業セクターをビジネスエコシステムとしてモデル化し、内部から変革を舵取りするアプローチを検討します。
関連論文リスト
- The unrealized potential of agroforestry for an emissions-intensive agricultural commodity [48.652015514785546]
機械学習を用いて、西アフリカ地域全体での日陰木カバーと炭素ストックの見積もりを生成します。
既存の陰木カバーは低く、空間的に気候の脅威と一致していないことが判明した。
しかし、このセクターが毎年高い炭素フットプリントのかなりの割合とバランスをとるという、巨大な非現実的な可能性も見出されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T10:02:32Z) - Generating Diverse Agricultural Data for Vision-Based Farming Applications [74.79409721178489]
このモデルは, 植物の成長段階, 土壌条件の多様性, 照明条件の異なるランダム化フィールド配置をシミュレートすることができる。
我々のデータセットにはセマンティックラベル付き12,000の画像が含まれており、精密農業におけるコンピュータビジョンタスクの包括的なリソースを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T08:42:47Z) - Agricultural 4.0 Leveraging on Technological Solutions: Study for Smart
Farming Sector [2.06242362470764]
農業 4.0 は工業生産と効率を上げることを目的とした技術主導の農業革命である。
食品廃棄物、気候変動、人口移動、資源不足が主な原因となっている。
目的は、監視の強化と労働費の削減を促進するために最適化されたバリューチェーンを確立することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T17:02:49Z) - HarvestNet: A Dataset for Detecting Smallholder Farming Activity Using
Harvest Piles and Remote Sensing [50.4506590177605]
HarvestNetは、2020-2023年のエチオピアのティグレイとアムハラの農場の存在をマッピングするためのデータセットである。
本研究は,多くの小作システムの特徴ある収穫杭の検出に基づく新しい手法を提案する。
本研究は, 農作物のリモートセンシングが, 食品の安全地帯において, よりタイムリーかつ正確な農地評価に寄与することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T11:03:28Z) - Empowering Agrifood System with Artificial Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges and Opportunities [86.89427012495457]
我々は、AI技術がアグリフードシステムをどう変え、現代のアグリフード産業に貢献するかをレビューする。
本稿では,農業,畜産,漁業において,アグリフードシステムにおけるAI手法の進歩について概説する。
我々は、AIで現代のアグリフードシステムを変革するための潜在的な課題と有望な研究機会を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T05:16:54Z) - SugarChain: Blockchain technology meets Agriculture -- The case study
and analysis of the Indian sugarcane farming [0.0]
私たちの研究の全体的な目的は、農業製品を強調し、動機付けし、ブロックチェーン技術を使用することで農家に利益をもたらすことです。
インド産サトウキビ栽培における事例研究と分析を農家から収集したデータを用いて紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-20T02:40:57Z) - Farmer-Bot: An Interactive Bot for Farmers [0.0]
我々は、過去に農家が行ったクエリのセマンティックな類似性を取得し、将来のクエリに自動的に答えることによって、NLPモデルを構築します。
WhatsAppベースのチャットボットを、RASAをツールとして利用して農家と簡単にコミュニケーションできるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T17:52:21Z) - Diagnosing Web Data of ICTs to Provide Focused Assistance in
Agricultural Adoptions [9.621466132073175]
私たちは2008年に始まったICT-Digital GreenのWebインフラストラクチャに注力しています。
調査の結果,導入率の高い農家は短い期間の動画を取り入れ,小さな村落に属していることがわかった。
我々は、ビデオからのプラクティスの採用を予測問題としてモデル化し、各5州で採用の課題に直面している農夫を特定し、支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-29T19:24:58Z) - Analysis of Indian Agricultural Ecosystem using Knowledge-based Tantra
Framework [0.38073142980733]
消費者、生産者、労働者、トレーダー、輸送業者、産業、政府からなる生態系全体の情報を同化することは、マンモスの課題である。
本稿では,インド農業生態系の分析に知識に基づくTantra Social Information Management Frameworkを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-13T13:54:23Z) - Farmland Parcel Delineation Using Spatio-temporal Convolutional Networks [77.63950365605845]
ファームパーセル・デライン化は、気候変動政策の開発と管理において重要なカダストラルデータを提供する。
このデータは、極端な気象災害に伴う損害後の補償を評価するための農業保険セクターにも有用である。
衛星画像の利用は、農場の区画整理作業を行うためのスケーラブルで費用対効果の高い方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-11T19:49:09Z) - Agriculture-Vision: A Large Aerial Image Database for Agricultural
Pattern Analysis [110.30849704592592]
本稿では,農業パターンのセマンティックセグメンテーションのための大規模空中農地画像データセットであるGarmry-Visionを提案する。
各画像はRGBと近赤外線(NIR)チャンネルで構成され、解像度は1ピクセルあたり10cmである。
農家にとって最も重要な9種類のフィールド異常パターンに注釈を付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-05T20:19:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。