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卷。第5期，第1和2期，第2023页，第36-50页P-issn 2714-5174 Matesun＆Makolo（2023），利用机器学习算法来预测作物产物
摘要随着世界人口的不断扩大，对农产品的需求不断增长。为了确保粮食安全，精确的农作物生产率预测已成为必不可少的。农作物，木薯（Manihot esculenta crantz），是尼日利亚和非洲其他地区种植的温带作物。这是所有部落和地理区域中大部分人口的主要食物来源。为了制定增加木薯生产的实用计划，有必要理解表型元素，其中包括疾病，影响木薯的产量。利用数据集和环境因素预测农业产量，机器学习（ML）技术为这一问题提供了充满希望的解决方案。本研究评论重点介绍了一项旨在使用机器学习估算作物生产率的研究的技术，数据集和结果。基于ML的农业生产力预测模型涉及的数据收集和预处理步骤。木薯的叶子表型和Kaggle收集的图像数据集对于训练和评估机器学习（ML）算法至关重要，这对于准确预测作物生产率至关重要。研究需要选择合适的ML算法。支持向量机（SVM），随机森林（RF）和梯度提升技术。使用多个指标（包括精度，召回和F1得分）评估这些ML模型的有效性。使用模型的弹性，估计模型的性能并防止拟合，交叉验证技术。与SMV和RF相比，研究结果表明，模型的极端增强梯度的准确性预测为0.56（56％）。用于评估模型精度性能率的标准包括精度，召回和F1得分。为了增加农作物的产量，木薯生产率与表型健康成反比。本研究预测数据集的生产率水平将为56％。关键字：表型，木薯，生产力，机器学习。
5月4日 - 检查点检查员
6©2024 Check Point Software Technologies Ltd. 6©2023 Check Point Software Technologies Ltd.与完整网格和SD-WAN连接性的混合动力Sase
R82（EA）发行说明 - 检查点检查员
引入Check Point Software Technologies的开创性版本R82“ Aurora”。这种尖端软件标志着网络安全的关键时刻，具有许多创新的功能。r82在一个新时代的网络安全时代，为http/3提供了对Quic的完整保护，并设定了行业先例。此外，它展示了世界上第一个针对HTTPS检查部署量身定制的防火墙，同时保持出色的性能。不停止那里，R82通过ElasticXL和多功能新的VSX模式提供了增强的操作体验，并通过简化的群集部署。此外，该软件还拥有具有出色网络和路由功能的新版本的操作系统。此外，R82将自动化带到新的高度，从而通过API调用直接呼叫到安全网关，从而使完整的动态策略层配置。使用R82“ Aurora”保持领先地位，并体验网络安全管理和保护的未来。