Компьютерные науки > Комптурное видение и распознавание моделей [представлено 21 октября 2026 года] Название: Computer Vision and Snowlated Language Models for Intelligent Beacher Assistance View PDF HTML (экспериментальное) резюме: Регулируемые и дикие пчелы поддерживают примерно треть мировых продуктов питания, однако колонии сталкиваются со все возрастающим стрессом в результате изменения климата, включая экстремальные погодные модели, изменённый паразит и болезни. Своевременная оценка состояния колоний, таких как понимание прочности колонии, район зарослей, хранение меда и пыльцы, использование расчесок, имеет важное значение для адаптивного управления. Однако проверка ручной рамы является медленной, дорогостоящей, а качество зависит от ограниченности специальных знаний. Мы представляем искусственную целевую систему интеллектуальных систем, сосредоточенную на развертываемом трубопроводе, который превращает фотографии улейной рамы в доклад о проверке, поддающийся толкованию и ориентированный на конкретные действия. В трубопроводе имеется объектоискатель для обнаружения биологических значений классов расчесывания; обнаружение дистиллируется в структурированную схему фактов; факты преобразуются в ограниченный фактический текст; этот текст создает базу знаний, которая позволяет осуществлять толкования и рекомендации. Данные базы знаний должны приводиться в действие с помощью доказательств, изложенных в схеме фактов. Мы построили нашу систему, основанную на наборе данных…
Компьютерное зрение и языковые модели с знанием для оказания помощи пчеловодам
arXiv: 2610.29283v1 Annuatet Type: New Humber: Managed and Wild Personals поддерживает примерно треть мировых продуктов питания, однако колонии сталкиваются со все возрастающим стрессом в результате изменения климата, включая экстремальные погодные условия, изменение паразитов и болезни. Своевременная оценка состояния колоний, таких как понимание прочности колонии, район зарослей, хранение меда и пыльцы, использование расчесок, имеет важное значение для адаптивного управления. Однако проверка ручной рамы является медленной, дорогостоящей, а качество зависит от ограниченности специальных знаний. Мы представляем искусственную целевую систему интеллектуальных систем, сосредоточенную на развертываемом трубопроводе, который превращает фотографии улейной рамы в доклад о проверке, поддающийся толкованию и ориентированный на конкретные действия. В трубопроводе имеется объектоискатель для обнаружения биологических значений классов расчесывания; обнаружение дистиллируется в структурированную схему фактов; факты преобразуются в ограниченный фактический текст; этот текст создает базу знаний, которая позволяет осуществлять толкования и рекомендации. Знания-ба