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机译:使用人工智能技术的种植系统资源管理:以伊朗北部橘园为例
Univ Tehran, Fac Agr Engn & Technol, Dept Agr Machinery Engn, Karaj, Iran;
Univ Tabriz, Fac Agr, Dept Agr Machinery Engn, Tabriz, Iran;
Univ Tehran, Fac Agr Engn & Technol, Dept Agr Machinery Engn, Karaj, Iran;
Univ Malaya, Fac Comp Sci & Informat Technol, Dept Comp Syst & Technol, Kuala Lumpur 50603, Malaysia;
Univ Tehran, Fac Agr Engn & Technol, Dept Agr Machinery Engn, Karaj, Iran;
Energy analysis; Greenhouse gas emission; Orange; Artificial neural networks; Multi-objective optimization; Data envelopment analysis;
机译:在常规和可再生能源资源下使用人工智能技术对电力公司进行有效的大宗能耗控制和管理
机译:喜马拉雅西北部耕作,轮作,残茬和化肥管理对基于玉米(Zea mays L.)的种植系统的生产力,收益率和资源利用效率的影响
机译:在综合管理和有机作物管理两个管理体系下种植的桃园土壤健康的生物指标。
机译:使用能量平衡和遥感NDVI监测橙果园的作物系数
机译:基于人工智能和时间序列的水资源预测,决策模型和使用排名技术的最佳选择
机译:药物化学体中学的人工智能:系统评价。第2部分 - 人工智能性能和传统药物病态技术的比较
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机译:智能数据库的范围研究;人工智能技术在需求侧管理数据库中的潜在应用