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1、數(shù)據(jù)收集挑戰(zhàn)

在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)用例中，大量數(shù)據(jù)來自不同來源。合并來自各種來源的數(shù)據(jù)引發(fā)了對(duì)信息質(zhì)量和信息合并問題的擔(dān)憂，而對(duì)收集到的海量信息的訪問引發(fā)了對(duì)安全和保護(hù)的擔(dān)憂。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)要求使用未受污染且適用的信息。不完整的數(shù)據(jù)集會(huì)抹掉信息，而訓(xùn)練集中存在的異常或傾向會(huì)影響模型精度。

2、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的挑戰(zhàn)

為了控制與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)或智能農(nóng)業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)集，分析技術(shù)需要在一定程度上采用對(duì)齊和分布式手段，計(jì)算復(fù)雜度高。人工智能和分布式計(jì)算執(zhí)行程序的集成提供了處理海量數(shù)據(jù)的潛在方法。

3、管理不斷增長的數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)可擴(kuò)展性

在植物生長監(jiān)測(cè)期間，通過多個(gè)設(shè)備逐步生成大量圖像和視頻，這給存儲(chǔ)和處理所有這些數(shù)據(jù)帶來了一些挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)中產(chǎn)生的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是無定形或半結(jié)構(gòu)化的，無法穩(wěn)定地存儲(chǔ)在 MySQL、SQL Server 等常用數(shù)據(jù)庫中。
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