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使用机器学习算法的茶产量预测中的趋势和模式 - 文献分析Pallavi Nagpal 1，Deepika Chaudhary 2，Jaiteg
Trends and Patterns in Tea Yield Prediction using Machine Learning Algorithms – a Bibliometric Analysis Pallavi Nagpal 1, Deepika Chaudhary 2, Jaiteg Singh 3 1 Pallavi Nagpal, Research Scholar, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 2 Deepika Chaudhary, Professor, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 3 Jaiteg Singh,印度旁遮普邦Chitkara大学Cuiet教授a）pallavi1008cs.phd20@chitkara.edu.in b）deepika.chaudhary@chitkara.enchitkara.edu.inc）预测产量已成为研究的重点领域，因为它在应对诸如自然灾害，市场波动和有效的农业规划等挑战方面的重要作用。在各种农作物中，茶产量预测尤为重要，印度是世界上最大的茶水出口商之一[11，13]。这项研究进行了文献计量分析，以检查茶产率预测和ML技术的收敛性。它旨在提供详细的文献计量概述，并突出未来探索的研究差距。分析需要从Scopus，Web of Science，PubMed或Google Scholar等受信任来源收集书目数据，并根据[7]对其进行评估。数据跨越2015年至2024年。通过书目分析，该研究试图提供有价值的见解：1。通过机器学习（ML）的茶产量预测涉及使用先进的计算方法来估计可以从特定区域收获的茶的数量，考虑到各种影响因素，例如天气状况，土壤健康，灌溉实践，作物疾病和害虫侵扰。ml可以创建预测模型，这些模型比传统方法提供了更准确，可靠和及时的预测，从而改善了对茶养殖业务的管理。关键词：茶产量预测，农业中的机器学习，作物产量预测，茶的ML技术，环境因素，土壤气候，遥感等。简介：茶是全球消费量最广泛的饮料之一，其耕种在印度，中国和肯尼亚等国家的农业经济中起着至关重要的作用。准确的茶产预测对于有效的农作物管理，收获计划和促进可持续的农业实践至关重要。近年来，机器学习（ML）在农业研究中获得了重要的吸引力，因为它可以在农业数据中对复杂和非线性模式进行建模[14]。ML通过引入数据驱动的方法来改变农业，从而提高生产率，提高效率并促进可持续性[3,8]。通过处理大型数据集，ML算法实现精确的收益预测，优化资源使用情况，监控环境条件并检测植物疾病。特别是，茶产率预测已成为ML的关键应用，支持更好的
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62。观点的美术元素----------------------- 63社会工作的社会工作心理学----------------------- 64 Mass Comm。摄影简介----------------- 65 Mass Comm。Introduction to Advertising -------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ GENERAL INSTRUCTIONS FOR SEATING ARRANGEMENT The examination Centre for college-level examination is the respective college where the student is admitted.--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Sd/- Director Nagpur Board Of Examination & Evaluation Rashtrasant Tukadoji Maharaj Date: 16 th November 2024
微专业化 - ERP 系统 - IIT Kharagpur
计算得出。要获得微专业，最低 GPA 必须达到 6.00。请所有学生注意，所有科目均已在 2014 年 12 月 22 日举行的第 311 次会议、2015 年 3 月 18 日举行的第 312 次会议、2015 年 5 月 26 日举行的第 313 次会议以及 2016 年 4 月 13 日举行的第 316 次会议上获得参议院批准。鉴于学生必须先修读必修先修科目，然后才能修读列表中的其他科目，但这些科目也可以作为深度/广度/HSS 选修课。因此，学生应该从第二年的学习开始就仔细规划他们想要修读什么微专业，并先修读必修先修科目。学生应注意，如果他们在选修必修先修科目之前已经选修了第 2 和第 3 部分的选修科目，则他们不能再次选修该选修科目以完成获得特定领域微专业的要求。他们将必须从第 2 和第 3 部分中选修其他可用的选修科目。如果没有其他选修科目可用，他们将没有资格获得所需领域的微专业化。
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•与计算机科学和工程领域中数学，科学和工程基础知识的新兴应用有关。•通过最新技术和个人情况表现出熟练程度，以证明作为团队的一部分并运用专业行为和道德的工作能力。•熟悉工业/研究环境中的当代趋势，从而创新了现有问题的新颖解决方案
6月10日-ERP系统-IIT Kharagpur
考虑到农业在确保食品和营养安全方面的重要性，根据委员会委员会任命的DHAR委员会的建议，农业工程部已在哈拉格布尔印度理工学院的印度技术研究所成立。随后，随后，随着其学术课程的升级，该部门于1994年重新加入农业和食品工程部。iit Kharagpur具有拥有农业和食品工程部的唯一区别，该部门包括六个学科农场机械和权力，土地和水资源工程，农业生物技术，食品工艺工程工程，农业系统管理以及水产业工程。赞助的研究项目和开发活动，涉及综合雨水管理，土壤耕作，粉煤灰的利用，用于农业设备的符合人体工程学数据库，将遥感数据与分布式水文模型，模型飞行员植物和Koji Room设施集成到工业酶的生产等。该部已根据其创新研究提交了几项专利申请，并将许多技术转移到了行业和各种利益相关者。
印度管理学院纳格浦尔分校预测，2027-28 年纳格浦尔的经济产值将达到 35 亿卢比 - The Live Nagpur
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关于IIT Kharagpur
量子信息和计算是一个研究领域，结合了量子力学，经典信息理论和计算机科学知识的原理，以探索信息的基本方面并开发新的计算范式。它利用量子系统的独特属性，例如叠加，纠缠，非本地性，以与现有的经典协议根本不同的方式处理和传输信息。它涵盖了广泛的应用程序，包括用于主要分解的Shor算法，超密集的编码，安全的量子键分布和量子传送。其他重点领域包括量子传感，Grover的搜索算法，量子误差校正，量子机学习和量子模拟。量子信息处理受益于精确控制和操纵亚原子颗粒。各种物理系统，例如原子，离子，光子和超导电路，是实现这些现象的基本构件。当前的艺术实验使现实生活中的量子计算成为可能。
电池热管理-ERP系统-IIT Kharagpur
概述清洁和可持续的能源的需求已成为全球强大的驱动力，以朝着可持续的清洁环境发展，并有抵抗力，以防止能源资源供应链中断。由于需求增加和进口石油的成本，稳定的石油供应，符合越来越高的排放标准，并且可以抵抗能源资源供应链中的破坏，因此寻找干净和绿色的推进系统已获得了新的动力。在这种情况下，由于其高效率，高能量密度和低或零排放，电池存储已被认为是清洁能源技术的关键参与者。随着电池存储成本的迅速降低，EV车市场正在全球范围内的增长。锂 - 离子电池现在已广泛用于电动汽车（EV）以及可再生电网和离网存储的可再生发电应用中。
agp 可持续实物资产和 hartree 合作伙伴宣布......
Hartree Partners 是一家全球能源和大宗商品贸易公司，在实体和金融能源和大宗商品市场拥有数十年的经验。Hartree 在寻找投资解决方案、咨询和制定可持续且商业上可行的能源更新和再生战略方面处于领先地位。该公司拥有广泛的投资组合，包括中游天然气、石油资产、发电、可再生能源和环境产品。Hartree 严谨的研究、分析方法和创业文化为其强劲的业绩和增长做出了贡献。欲了解更多信息，请访问：www.hartreepartners.com
信息手册 - 2022 级入学申请 - 印度理工学院 Kharagpur 分校
考试日期：2022 年 2 月 5 日星期六、6 日星期日、12 日星期六和 13 日星期日。每天有两场（上午和下午）。 完全计算机化考试（CBT）。 引入两门新科目试卷： i. 测绘工程（GE） ii. 船舶建筑和海洋工程（NM） 科目试卷总数：29。 GATE 2022 考试的所有试卷将完全是客观题。问题模式将包括一些多项选择题（MCQ），而其余问题可能包括多项选择题（MSQ）和/或数字答案类型（NAT）问题。 允许一篇或两门科目试卷。必须从给定的试卷组合列表中选择两种试卷组合。两份试卷的最终分配仍将取决于基础设施和日期的可用性。 资格标准：目前正在就读任何本科学位课程 3 年级或更高年级的考生或已经完成政府批准的工程/技术/建筑/科学/商业/艺术学位课程的考生有资格参加 GATE 2022 考试。 参加 GATE 2022 考试没有年龄限制。 仅通过 GATE 2022 网站（https://gate.iitkgp.ac.in）在线接受申请。