論文の概要: A Framework for Enabling Safe and Resilient Food Factories for the Public Feeding Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04811v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 15:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-08 18:23:45.735104
• Title: A Framework for Enabling Safe and Resilient Food Factories for the Public Feeding Programs
• Title（参考訳）: 公共給餌プログラムのための安全で回復力のある食品ファクトリーの枠組み
• Authors: Nataraj Kuntagod, Sanjay Podder, Satya Sai Srinivas Abbabathula, Venkatesh Subramanian, Giju Mathew, Suresh Kumar Mani (Accenture)
• Abstract要約: 本稿では、インテリジェントな技術を組み合わせて、レジリエンスな公共給餌プログラムを構築するための実装フレームワークを提案する。 このフレームワークは、インドの大規模な中間日給食プログラムの一環として稼働する施設で、技術ソリューションを試験した結果である。 CCTVカメラのような既存のリソースとAIやIOTのような新しい技術を使って、衛生や安全コンプライアンスの異常を検知し、リソース効率のよい方法で報告することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8082742756405645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Public feeding programs continue to be a major source of nutrition to a large part of the population across the world. Any disruption to these activities, like the one during the Covid-19 pandemic, can lead to adverse health outcomes, especially among children. Policymakers and other stakeholders must balance the need for continuing the feeding programs while ensuring the health and safety of workers engaged in the operations. This has led to several innovations that leverage advanced technologies like AI and IOT to monitor the health and safety of workers and ensure hygienic operations. However, there are practical challenges in its implementation on a large scale. This paper presents an implementation framework to build resilient public feeding programs using a combination of intelligent technologies. The framework is a result of piloting the technology solution at a facility run as part of a large mid-day meal feeding program in India. Using existing resources like CCTV cameras and new technologies like AI and IOT, hygiene and safety compliance anomalies can be detected and reported in a resource-efficient manner. It will guide stakeholders running public feeding programs as they seek to restart suspended operations and build systems that better adapt to future crises.
• Abstract（参考訳）: 公衆給餌プログラムは、世界中の人口の大部分にとって、栄養の主要な供給源であり続けている。 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックで発生したようなこれらの活動の中断は、特に子供の健康に悪影響を及ぼす可能性がある。 政策立案者や他の利害関係者は、事業に従事している労働者の健康と安全を確保しながら、供給プログラムを継続する必要性のバランスをとる必要がある。 このことが、AIやIOTといった先進技術を活用して労働者の健康と安全を監視し、衛生的な操作を保証するいくつかのイノベーションにつながった。 しかし、大規模な実装には実践的な課題がある。 本稿では,インテリジェントな技術を組み合わせて,レジリエントな公共給餌プログラムを構築するための実装フレームワークを提案する。 このフレームワークは、インドの大規模な中間日給食プログラムの一環として稼働する施設で、技術ソリューションを試験した結果である。 CCTVカメラのような既存のリソースとAIやIOTのような新しい技術を使って、衛生や安全コンプライアンスの異常を検知し、リソース効率のよい方法で報告することができる。 休業を再開し、将来の危機に対応するシステムを構築するため、公共給付プログラムを運営しているステークホルダーを誘導する。

関連論文リスト

• Enhancing Food Safety in Supply Chains: The Potential Role of Large Language Models in Preventing Campylobacter Contamination [0.0]
  食中毒は、主に細菌感染によって引き起こされる、世界的な公衆衛生上の課題となる。 HACCPは、食品の安全性リスクを体系的に管理するための最も効果的なアプローチと考えられている。 本研究では,Campylobacter 汚染を緩和するために,大規模言語モデル (LLM) ,特にGPT (Generative Pre-trained Transformer) の可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T06:30:45Z)
• Near to Mid-term Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI [94.06233419171016]
  Generative AIの応用は、科学や医学、教育など、さまざまな分野に革命をもたらすことが期待されている。 こうした地震の影響の可能性は、潜在的なリスクに関する活発な議論を引き起こし、より厳格な規制を要求した。 この規制は、オープンソースのジェネレーティブAIの誕生する分野を危険にさらしている可能性が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T21:14:24Z)
• Forecasting trends in food security with real time data [0.0]
  我々は,マリ,ナイジェリア,シリア,イエメンの4カ国で,60日間連続して食料消費の水準を予測する定量的手法を提案する。 この手法は、World Food Programmeのグローバルな飢餓モニタリングシステムから入手可能なデータに基づいて構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T14:42:37Z)
• 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)
• Imagining new futures beyond predictive systems in child welfare: A qualitative study with impacted stakeholders [89.6319385008397]
  児童福祉システムに影響を及ぼした利害関係者35名を対象に,7つのデザインワークショップを開催した。 対象者は,現在のPRMが児童福祉における既存の問題を持続的又は悪化させることを懸念した。 参加者は、データとデータ駆動ツールを使って、影響のあるコミュニティをより良くサポートする方法を提案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-18T13:49:55Z)
• Vision-Based Food Analysis for Automatic Dietary Assessment [49.32348549508578]
  本総説では, 食品画像分析, 容積推定, 栄養素抽出の3段階からなる, 統合型ビジョンベース食事評価(VBDA)の枠組みを概説する。 深層学習により、VBDAは徐々にエンドツーエンドの実装へと移行し、単一のネットワークに食品画像を適用して栄養を直接見積もる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T05:46:01Z)
• AI-enabled Efficient and Safe Food Supply Chain [0.0]
  機械と深層学習の最近の進歩は、効率的な食品生産、エネルギー管理、食品ラベル付けに利用されている。 3つの実験研究が行われ、これらのAI手法が食品サプライチェーン全体で最先端のパフォーマンスを生み出す能力を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-01T19:24:53Z)
• Deep Learning and Machine Vision for Food Processing: A Survey [5.53479503648814]
  食品の品質と安全性は、人間の健康、社会の発展、安定性の基礎であるため、社会全体にとって重要な問題です。 機械ビジョンの開発は、研究者や産業が食品加工の効率を向上させるのに大いに役立つ。 本稿では,従来の機械学習と深層学習の手法の概要と,食品加工分野に適用可能な機械ビジョン技術について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T06:40:19Z)
• The Role of Robotics in Infectious Disease Crises [46.43737882437637]
  新型コロナウイルスの感染拡大を受け、医療・公共安全・経済システムの課題が浮き彫りになっている。 感染症の流行に伴うエンジニアリング上の課題を予知し、解決する上で、補完的な必要性がある。 技術的能力が向上し、将来ロボットシステムの設置基盤が増加するにつれ、将来の危機においてさらに重要な役割を果たす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T22:54:12Z)
• Constraint Programming Algorithms for Route Planning Exploiting Geometrical Information [91.3755431537592]
  本稿では,経路計画問題に対する新しいアルゴリズムの開発に関する現在の研究動向について概説する。 これまでの研究は、特にユークリッド旅行セールスパーソン問題(ユークリッドTSP)に焦点を当ててきた。 目的は、将来ユークリッド自動車問題(ユークリッドVRP)など、同じカテゴリーの他の問題にも得られる結果を活用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T00:51:45Z)

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。