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收获策略和分配 - 初步论文
1. 简介 澳大利亚国家海洋资源与安全中心 (ANCORS) 正在开始一项新的研究，研究捕捞战略的制定和实施及其与国家和地区分配计划的相互作用。我们期待在会议间隙与代表们进一步讨论这项研究。与此同时，我们将提供案例研究的初步审查。我们打算在收到反馈和进一步分析后，于 2020 年将其进一步发展为一项综合研究。 Quentin Hanich 副教授将出席 WCPFC，并可提供有关该研究的更多信息，您也可以通过 hanich@uow.edu.au 联系他。 西中太平洋渔业委员会 (WCPFC) 在金枪鱼区域渔业管理组织中独树一帜，因为小岛屿发展中国家专属经济区的捕捞量意义重大，而且它们对养护和管理谈判具有集体影响。这使得 WCPFC 能够在其水域内主要发生的渔业捕捞战略的制定方面取得重大进展。
收获车道资产管理绝对退货基金
在本PDS中将IDP的操作员称为“ IDPS运算符”，而IDPS的披露文档称为“ IDPS指南”。如果您通过国内流离失所者进行投资，则您的权利和债务将受《国内流离失所者指南》的条款和条件管辖。间接投资者应在投资基金之前仔细阅读IDP指南。间接投资者应注意，他们指示IDPS运营商安排代表他们投资于基金的资金。间接投资者除了访问股票受托人的投诉解决过程之外，没有成为基金的单位持有人或拥有单位持有人的权利（请参阅第8节）。IDPS运营商成为基金的单位持有人，并获得了这些权利。根据管理IDP的安排，国内流离失所者可以行使或拒绝按间接投资者行使权利。间接投资者应参考其IDP指南，以获取有关其作为间接投资者的权利和责任的信息，包括有关适用于其投资的任何费用和费用的信息。有关间接投资者如何申请基金单位（包括适用的申请表）的信息也将包含在IDPS指南中。股票受托人对IDP运营商或国内流离失所者运营商的任何失败不承担任何责任，以向间接投资者提供股票受托人提供的当前版本的此PDS，或者在股票受托人的要求时向PDS撤回PDS。
计算机视觉预测收获的影响...
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响，从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外，这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此，应用了非实验性描述性设计，属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准（包含和排除），从电子数据库Scopus，Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章，这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明，大多数研究使用近红外（NIR）光谱和RGB图像处理来估计收获，分别达到95％（柑橘类水果）和75％（苹果）的平均准确性。此外，使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90％的精确度成为可能，从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是，使用最常用的VA方法是RGB图像传感器，光谱法（NIR），无人驾驶飞机（UAV）和Yolov3，它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75％。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分，因此，重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
物联网（IoT）基于风能收获的机器学习技术
摘要 - 物联网（IOT）是可再生能源研究的重要途径，尤其是在增强风车性能，降低风能成本以及减轻风能风险的方面。本文集中于利用物联网评估风能和太阳能以及估计模块寿命。物联网已改进了评估方法，监视精度和产品测试，绿色能源中的电力网络可靠性和库存管理影响。预测绿色能源输出至关重要，但由于风速爆发而具有挑战性。机器学习（ML）技术用于预测基于风能的电力输出，并对预测方法进行比较评估。物联网技术和算法可实现能源消耗预测，得出更准确的预测和较低的均方根误差（RMSE）。准确的气象预测至关重要，在绿色能源部门中，需要对真实风力发电机数据进行预测模型。该研究旨在开发用于精确预测的技术，重点是针对光伏系统的全面风预测算法。各种ML技术和绿色能源预测软件在这项工作中的准确性评估。
HPC业务概述 - 收获点咨询
在Harvest Point Consulting，我们相信提供超越传统咨询服务的价值。我们的方法将战略咨询与流程优化和数字化转型相结合，以支持您业务在快速变化的环境中的发展。我们与客户紧密合作，以了解他们独特的需求和手工艺解决方案，这些解决方案应对特定的挑战，与战略目标保持一致，并推动可衡量的结果。
安全的IOT启用MPPT控制的太阳能光伏系统，具有智能制造，以优化能量收获
摘要太阳能光伏（PV）系统中的增加整合到可再生能源景观中需要进步能量优化和网络安全。传统的最大功率跟踪（MPPT）算法通常很难适应迅速波动的环境条件，从而导致功率收获效率低下。同时，采用物联网（IoT） - ） - 启用PV系统引入了重大的网络安全脆弱性，损害了操作可靠性。本研究提出了一个与安全的IoT框架和高级制造技术集成的AI驱动的MPPT控制系统，以增强太阳能PV安装的性能，安全性和寿命。基于AI的MPPT算法动态优化能量提取，利用机器学习模型以实时适应环境变化。区块链加密的IoT通信协议确保安全数据传输，减轻网络威胁并增强系统弹性。此外，定制制造技术，包括3D打印的热管理解决方案，提高了PV系统组件的耐用性和效率。实验验证证明了拟议系统在能源效率，网络安全鲁棒性和成本效益方面的优势。这些发现有助于开发网格连接和离网应用的智能，自主和网络弹性太阳能解决方案。关键字：AI驱动的MPPT，安全的IoT，区块链网络安全，智能制造，太阳能PV，能量优化
UG591：EFR32XG22E能量收获探险家套件
3.4外围设备。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.11 3.4.1 SI7021相对湿度和温度传感器。。。。。。。。。。。。。。。.12 3.4.2 SI7210 HALL效应传感器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .12 3.4.3 ICS-43434 MEMS立体声麦克风。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .13 3.4.4 ICM-40627 6轴惯性传感器。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。.12 3.4.2 SI7210 HALL效应传感器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.12 3.4.3 ICS-43434 MEMS立体声麦克风。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.13 3.4.4 ICM-40627 6轴惯性传感器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.14 3.4.5 VEML6035环境光传感器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.15 3.4.6 BMP384气压传感器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.15 3.4.7外部内存。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.16 3.4.8按钮和RGB LED。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.16 3.4.9精确的ADC电压参考。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.16 3.4.10 IADC U.FL连接器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>.17 div>
引用：Alaaudeen，KM和Selvarajan，S和Manoharan，H和Jhaveri，RH（2024）智能机器人技术收获系统的水果过程，用于抓住P
本文提出并执行了一种基于深度学习的图像处理方法，用于自摘苹果。该系统包括一个轻巧的一步检测网络，用于水果识别。以及计算机视觉，以分析积分类别，并在抓取之前为每个水果提供正确的方法位置。使用高分辨率摄像头的原始输入，在RGB照片上进行了水果识别和实例分割。计算机视觉分类和抓地力系统是集成的，并提供了种植的食物的结果，作为每个苹果和橙色到机器人手臂执行的输入信息和输出方法的姿势。在从实验室和种植园环境中获取RGB图片数据之前，将评估开发的视觉方法。机器人收获实验是在室内和室外进行的，以评估拟议的收获系统的性能。研究结果表明，拟议的视力技术可以有效地控制机器人收获，而确切的情况下，在预测过程后，鉴定成功率的增加高于95％以上，而重新计算的重新计算不到12％。
现实生活中的几个射击对象检测：关于自动 - 收获的案例研究
摘要 - 在Covid-19期间的确定对世界各地的农业造成了严重影响。作为有效的解决方案之一，基于对象检测的机械收获/自动收获和机器人收割机成为迫切需要。在自动收获系统中，良好的几个射击对象检测模型是瓶颈之一，因为该系统需要处理新的蔬菜/水果类别，并且收集了所有新颖类别的大规模注释数据集的收集。社区开发了许多射击对象检测模型。然而，是否可以直接用于现实生活中的农业应用程序仍然值得怀疑，因为常用的培训数据集与现实生活中农业场景中收集的图像之间存在上下文差距。为此，在这项研究中，我们提出了一个新颖的黄瓜数据集，并提出了两种数据增强策略，有助于弥合上下文差距。实验结果表明，1）最先进的几个射击对象检测模型在新型的“ Cucumber”类别上的性能很差； 2）提出的增强策略的表现优于常用的增强策略。
朝基于视觉的双臂机器人水果收获
摘要 - 近年来，由于诸如提高生产力和劳动力降低等福利，对农业机器人技术的兴趣已大大增加。但是，与非结构化环境相关的当前问题使机器人收割机的发展具有挑战性。大多数农业机器人技术的研究都集中在单臂操纵上。在这里，我们提出了一种双臂方法。我们提出了配备了RGB-D相机，切割和收集工具的双臂果实收集机器人。我们利用合作任务描述来最大化双臂机器人的功能。我们设计了一个基于分层的二次编程控制策略，以实现与机器人和环境相关的一系列硬约束：机器人联合限制，机器人自我收集，机器人 - 水果和机器人树的碰撞。我们结合了深度学习和标准图像处理算法，以检测和跟踪现场的树干。我们验证了对现实世界RGB-D图像的感知方法以及对模拟实验的控制方法。