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Pérdidas en la cosecha de arándanos silvestres predichas con algoritmos selectivos de aprendizaje automático

Autores: Khan, Humna; Esau, Travis J.; Farooque, Aitazaz A.; Abbas, Farhat

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Pérdidas en la cosecha de arándanos silvestres predichas con algoritmos selectivos de aprendizaje automático


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Producción
Arándanos silvestres
Pérdidas de cosecha
Algoritmos de aprendizaje automático
Precisión de predicción
Pérdida en tierra

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La producción de arándanos silvestres contribuye con 112.2 millones de dólares anuales al ingreso de Canadá, lo cual puede aumentarse aún más reduciendo las pérdidas durante la cosecha. Una predicción precisa de las pérdidas en la cosecha de arándanos es necesaria para mitigar dichas pérdidas.

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