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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。
Maersk的欧洲政策愿景2024-2029
丹麦数字增长2023的陈述根据国际测量值提供了丹麦数字转换的总状态。2报告显示，丹麦位于数字化的大多数测量点上，是2的欧盟指数（DESI）数字化。高位置的原因主要是由于丹麦在公司使用数字技术和丹麦的数字基础设施时完全处于领先地位。该声明还指出，丹麦必须努力在丹麦强大的地区保存Medum，包括数字基础设施，公司的数字化转换和公共部门。丹麦在属于数字十年的DESI指标中的起点反映了丹麦与欧盟和北欧国家的其他国家的数字化议程领先。丹麦（例如）远远领先于5G覆盖范围，中小型企业数字化度，云计算，人工智能和大数据的使用。但是，在某些地区，其他国家 /地区比丹麦更领先，例如，在IT专家人数方面。
日本军方控制卡兰萨军队...
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