Epizootyczny zespól owrzodzenia (EUS) jest krytyczną chorobą, która dotyka ryby slodkowodne, charakteryzującą się wrzodziejącymi zmianami i podwyższonym wskaźnikiem śmiertelności, a tym samym szkodzi firmom akwakultury na calym świecie. Terminowa i precyzyjna identyfikacja ma kluczowe znaczenie dla powstrzymania rozprzestrzeniania się EUS i zlagodzenia szkód finansowych. Konwencjonalne techniki, w tym inspekcja oka i analiza histopatologiczna, są zwykle pracochlonne, kosztowne i mogą wykazywac niewystarczającą czulośc. Metodologie sztucznej inteligencji (AI), w szczególności modele uczenia maszynowego i glębokiego uczenia, zapewniają skuteczne rozwiązania w zakresie szybkiej i precyzyjnej identyfikacji EUS poprzez analizę zdjęc, danych środowiskowych i wzorców związanych z epidemią. Niniejsze badania badają wykorzystanie metodologii AI do wykrywania EUS u ryb slodkowodnych, kladąc nacisk na techniki, precyzję modelu i praktyczne konsekwencje. Nasze badania wskazują, że sztuczna inteligencja zwiększa wykrywalnośc EUS, ulatwiając skuteczniejszą kontrolę chorób w akwakulturze.
- | Author: Podeti Koteshwar Rao
- | Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
- | Publication Date: Feb 28, 2025
- | Number of Pages: 56 pages
- | Binding: Paperback or Softback
- | ISBN-10: 6208708036
- | ISBN-13: 9786208708030
