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应用人工智能 (AI) 技术实施实用智能笼养水产养殖管理系统
摘要 目的 本文介绍本团队建立AIoT智能网箱养殖管理系统的成果。方法 根据所建立的系统，将养殖场信息传输到海洋云数据平台，所有收集的数据和分析结果经过大数据分析后可应用于网箱养殖领域。结果 本管理系统成功融合了AI和IoT技术，并应用于网箱养殖。以水下生物分析图像和AI投喂为例，说明系统如何将AI和IoT整合成一个可行的框架，可以不断获取有关鱼类健康状况，鱼类存活率以及饲料残留的信息。结论 我们的研究结果使水产养殖经营者或业主能够有效减少饲料残留，监测鱼类生长情况，提高鱼类存活率，从而提高饲料转化率。
随着海洋能的增加，水产养殖结构、运营和维护也发生变化
在暴露和/或遥远的海洋地点进行水产养殖是一个新兴的行业和研究领域，旨在解决提高粮食安全的需求以及城市和沿海利益相关者向近岸和受保护的海洋水域扩张所带来的挑战。这一举措需要创新的解决方案，以使该行业在高能量环境中蓬勃发展。一些创新研究增加了对物理学、流体动力学和结构要求的理解，从而可以开发适当的系统。蓝贻贝 ( Mytilus edulis )、新西兰绿壳贻贝 ( Perna canaliculus ) 和太平洋牡蛎 ( Magallana gigas ) 是商业暴露双壳类水产养殖的主要目标。研究人员和业内成员正在积极推进现有结构，并为这些结构和适合此类条件的替代高价值物种开发新结构和方法。对于大型藻类（海藻）养殖，例如糖海带 ( Saccharina latissimi )、桨草 ( Laminaria digitata ) 或海带属。 （Ecklonia sp.）延绳系统被广泛使用，但需要进一步发展以承受完全暴露的环境并提高生产力和效率。在海洋鱼类养殖中，开放式海洋网箱设计主要有三种：柔性重力网箱、刚性巨型结构、封闭式网箱和潜水式网箱。随着水产养殖进入要求更高的环境，必须集中精力提高运营效率。本出版物考虑了与水产养殖扩展到暴露海域的要求有关的商业和研究进展，特别关注双壳类、大型藻类的养殖以及海洋鱼类养殖技术和结构发展。
i 给予益生菌 EM4 的效果（有效...
我在此声明：论文题目为“过期面包中添加益生菌 EM 4（有效微生物 4）对池塘网箱养殖虱目鱼（Chanos chanos）生长的影响”是我在导师 Dr. 指导下完成的真实工作。先生。 Rustam，MP 这项科学工作尚未提交，也不会以任何形式提交给任何大学。文中提到了源自或引用其他作者已出版或未出版的作品的信息来源，并将其列入本论文的参考书目中。如果将来有证据证明或者能够证明本论文的部分或者全部内容是他人所为，则我愿意根据相关法规接受对此类行为的制裁。