論文の概要: The Role of Digital Agriculture in Transforming Rural Areas into Smart
Villages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10012v1
- Date: Sat, 7 Jan 2023 08:18:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-29 13:40:54.866596
- Title: The Role of Digital Agriculture in Transforming Rural Areas into Smart
Villages
- Title(参考訳): 農村部をスマート村に転換するデジタル農業の役割
- Authors: Mohammad Raziuddin Chowdhury, Md Sakib Ullah Sourav, Rejwan Bin
Sulaiman
- Abstract要約: 我々は、農村部における現在の課題と、スマート・ビレッジ・アプリケーションの結果について考察する。
先進的なデジタル農業のトレンドが農業生産の改善にどのように貢献するかという最近の事例から、スマートビレッジの概念を概説する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: From the perspective of any nation, rural areas generally present a
comparable set of problems, such as a lack of proper health care, education,
living conditions, wages, and market opportunities. Some nations have created
and developed the concept of smart villages during the previous few decades,
which effectively addresses these issues. The landscape of traditional
agriculture has been radically altered by digital agriculture, which has also
had a positive economic impact on farmers and those who live in rural regions
by ensuring an increase in agricultural production. We explored current issues
in rural areas, and the consequences of smart village applications, and then
illustrate our concept of smart village from recent examples of how emerging
digital agriculture trends contribute to improving agricultural production in
this chapter.
- Abstract(参考訳): あらゆる国の観点から、農村部は一般的に、適切な医療、教育、生活条件、賃金、市場機会の欠如など、同等の問題を提起している。
過去数十年間、いくつかの国はスマートビレッジの概念を創造し開発してきた。
伝統的な農業の景観はデジタル農業によって根本的に変化しており、農業生産の増加を確実にすることで農家や農村部に住む人々に好意的な経済効果をもたらした。
本章では、近年のデジタル農業のトレンドが農業生産の改善にどのように貢献するかを事例として、農村における現在の課題とスマートビレッジの適用結果について考察した。
関連論文リスト
- Intelligent Agricultural Greenhouse Control System Based on Internet of
Things and Machine Learning [0.0]
本研究は,モノのインターネット(IoT)と機械学習の融合に根ざした,高度な農業用温室制御システムを概念化し,実行しようとする試みである。
その結果、作物の生育効率と収量が向上し、資源の浪費が減少する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T09:07:00Z) - 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) - Climate Change Impact on Agricultural Land Suitability: An Interpretable
Machine Learning-Based Eurasia Case Study [94.07737890568644]
2021年現在、世界中で約8億8800万人が飢餓と栄養失調に見舞われている。
気候変動は農地の適性に大きな影響を及ぼし、深刻な食糧不足に繋がる可能性がある。
本研究は,経済・社会問題に苦しむ中央ユーラシアを対象とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T15:15:28Z) - AgroTIC: Bridging the gap between farmers, agronomists, and merchants
through smartphones and machine learning [16.079127761987667]
アグロティック(Agrotic)は、農夫、農夫、商人のギャップを埋めるスマートフォンベースの農業用アプリケーションである。
コロンビアのサンタンデール県のキツネソウ栽培農家を対象に,アグロティック・アプリ(Agrotic app)の事例研究を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-21T10:07:51Z) - Revolutionizing Agrifood Systems with Artificial Intelligence: A Survey [93.34268594812599]
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) - Graph-based Village Level Poverty Identification [52.12744462605759]
Webインフラストラクチャとそのモデリングツールの開発は、貧しい村を識別するための新しいアプローチを提供する。
地理的距離を通して村の接続をグラフとしてモデル化することにより,村の貧困状況とグラフトポロジ的位置との相関関係を示す。
貧しい村を識別する最初のグラフベース手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T06:58:40Z) - Evaluating Digital Tools for Sustainable Agriculture using Causal
Inference [0.9213852038999553]
本稿では,デジタルツールが農業成績指標に与える影響を実証的に評価するための観察因果推論フレームワークを提案する。
このように、デジタル農業市場の透明性を高めることで、農家の信頼を高めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-06T18:22:17Z) - Bridging the Urban-Rural Connectivity Gap through Intelligent Space,
Air, and Ground Networks [68.8204255655161]
農村部におけるコネクティビティは、通信ネットワークの主な課題の1つである。
我々は、農村部における最新のコネクティビティの取り組みを強調し、地球外ネットワークのソリューションについて議論し、地球外ネットワークの潜在的なメリットについて検討する。
我々は、農村部におけるコネクティビティの課題について議論し、最新のプロジェクトや研究、AIを用いたネットワークの強化について強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T13:40:35Z) - Smart Village: An IoT Based Digital Transformation [1.1816942730023885]
スマートビレッジは、デジタルトランスフォーメーションの助けを借りて、伝統的な農村の側面を改善するコンセプトです。
低コストでセキュアで効率的な技術エコシステムを設計する機会はたくさんあります。
この記事では、スマートビレッジでIoTを適用可能な、重要なアプリケーション領域を特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T16:16:33Z) - 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。