基于物联网和机器学习的智能农业温室控制系统
本文提出了一种名为 iGrow 的智能农业解决方案，利用传感器、人工智能和优化算法来控制自动化温室，实现高效智能化的农业生产，实验证明其显著提升了作物的产量和净利润。
Jul, 2021
该研究文章展示了数据驱动决策支持在水产养殖中的强大作用，承诺满足日益增长的对海鲜的需求，同时强调环境责任与经济可行性，从而彻底改变未来的养鱼方式。
Nov, 2023
利用嵌入模型深度强化学习的智能闭环控制框架，结合计算机视觉算法和作物生长模型得到温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度等精确测量值，实现效果优于传统温室控制方法并使成本大大降低。
Dec, 2019
将遥感技术和机器学习运用于农业领域可以提高农业生产效率，改善产量预测和水资源管理，以实现联合国《可持续发展目标》中 “零饥饿” 的目标。通过综述现有文献，该研究探究了采用遥感、机器学习等技术进行农作物产量预测与水资源管理的方法，并探讨了如何将这些方法应用于实时决策，为农业生产提供决策依据。
Jun, 2023
本文通过云计算和机器学习的方式探讨了如何推动智能物联网监控和控制。通过将物联网和边缘计算相结合，可以降低延迟、提高效率和增强安全性，从而推动智能系统的发展。论文还介绍了物联网监控和控制技术的发展、边缘计算在物联网监控和控制中的应用以及机器学习在数据分析和故障检测中的作用。最后，通过实际案例和实验研究展示了智能物联网监控和控制系统在工业、农业、医疗等领域的应用和效果。
Mar, 2024
本文评估了处理物联网数据挑战的不同机器学习方法，以智能城市为主要案例。该研究的关键贡献是提供一个机器学习算法分类法，阐述如何应用不同技术从数据中提取高层次信息。此外，还讨论了机器学习在物联网数据分析中的潜力和挑战，并介绍了应用支持向量机（SVM）在奥尔胡斯智能城市交通数据上的案例。
Feb, 2018
本研究提出了一种基于物联网的综合智能能源管理框架，并研究了基于智能机制的能源管理解决方案，使用所收集的数据来监控、控制和提高系统的效率。
Jun, 2023
全球挑战如人口增长、气候变化和资源稀缺日益严重，农业领域正处于关键时刻。可持续垂直农业作为解决这些挑战的转型性解决方案，通过在受控环境中最大化作物产量进行种植。这种范式转变需要集成尖端技术，其中人工智能（AI）处于前沿。本文全面探讨了 AI 在可持续垂直农业中的作用，研究其潜力、挑战和机遇。该综述汇集了当前 AI 应用的状况，包括机器学习、计算机视觉、物联网（IoT）和机器人技术，用于优化资源利用、自动化任务和增强决策能力。它发现了研究的空白，强调了优化 AI 模型、跨学科合作和农业中可解释性 AI 的发展的需要。其影响超出了效率的提高，而考虑了经济可行性、减少环境影响和增加食品安全。本文最后为相关利益相关者提供了见解，并提出了未来研究的方向，旨在引导将 AI 技术整合到可持续垂直农业中，为农业的弹性和可持续发展提供支持。
Nov, 2023
人工智能在农业中的应用被大部分忽视，本文通过对机器学习在农业中的应用进行全面综述，旨在探索其在农业实践和效率提升中的转型潜力，以优化作物产量并减少环境影响。通过分析和分类农业数据，本研究突出了机器学习能够提高农场生产力和盈利能力的例子，并讨论了在农业应用中显示有希望结果的重要机器学习模型及其独特特点。通过系统综述现有文献，本文填补了人工智能在农业领域的研究空白，为新手和研究者提供了有价值的信息，更深入地了解人工智能在农业中的重要贡献和潜力，最终受益于研究界。
May, 2024