မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေးများသည်အလွန်တိကျမှန်ကန်မှုနှင့်ပဲပုပ်များ၏ရင့်ကျက်မှုကိုဆုံးဖြတ်သည်

နွေရာသီတွင်ပဲပုပ်ပြည်နယ်များကိုစစ်ဆေးရန်အတွက်လယ်ပြင်သစ်ကိုစစ်ဆေးခြင်း - ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုအသစ်များဖယ်ရှားသည့်အခါ,

မျိုးဆက်များသည်များသောအားဖြင့်သီးတောင့်များကိုအစောပိုင်းမှည့်သောအပင်များကိုရှာဖွေရန်ကြီးထွားလာသောရာသီ၏ပြင်းထန်သောရာသီဥတုတွင်အလွန်ဝေဖန်နေကြသောကာလများတွင်နေ့စဉ်လောင်ကျွမ်းနေသောနေအောက်တွင်လှည့်လည်သွားလာရန်လိုအပ်သည်။ သို့သော်ဤဆိုင်းဘုတ်များရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကိုအလိုအလျောက်အလိုအလျောက်အခွင့်အလမ်းမရှိလျှင်သိပ္ပံပညာရှင်များသည်မတူညီသောဆိုဒ်များကိုစျေးကွက်အသစ်များဖယ်ရှားပစ်ရန်အချိန်တိုးလိုသည့်အချိန်တွင်မစမ်းသပ်နိုင်ပါ။

အီလီနွိုက်စ်တက္ကသိုလ်တက္ကသိုလ်ကိုလေ့လာခြင်းအသစ်တွင်သိပ္ပံပညာရှင်များသည်အလုပ်များပြီးသောအလုပ်များနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေးများမှရုပ်ပုံများကိုသုံးရက်အတွင်းပဲပုပ်ရင့်မှု၏အချိန်ကိုသိပ္ပံပညာရှင်များကခန့်မှန်းထားသည်။

"Pod ရင့်ကျက်မှုကိုအကဲဖြတ်ရန်အချိန်များစွာလိုအပ်သည်။ ဤအကဲဖြတ်မှုစနစ်သည်သီးနှံများ၏အရောင်အပေါ် အခြေခံ. မှားယွင်းစွာဆုံးဖြတ်ရန်မှာမှားယွင်းစွာဆုံးဖြတ်ရန်အန္တရာယ်ရှိသည်" ဟု Nicholas မာတင်က " , အီလီနွိုက်ပြည်နယ်နှင့်လေ့လာမှု၏ ဦး ဆောင်ဌာန၏တွဲဖက်ပါမောက္ခပါမောက္ခ။ လူအများစုကရင့်ကျက်မှုကိုအကဲဖြတ်ရန်မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်များမှလျှပ်တစ်ပြက်များကိုအသုံးပြုရန်ကြိုးစားခဲ့ကြသော်လည်းကျွန်ုပ်တို့အားပြုလုပ်ရန်တိကျမှန်ကန်သောနည်းလမ်းတစ်ခုကိုပထမဆုံးရှာဖွေရန်ပထမ ဦး ဆုံးရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။

Rodrigo Trevizan, Martin နှင့်အလုပ်လုပ်သောပါရဂူဘွဲ့ကျောင်းသား Rodrigo Trrevizan သည်စမ်းသပ်မှုငါးခုတွင်စုဆောင်းထားသောလေယာဉ်များမှကောက်ယူသောလေယာဉ်များမှရုပ်ပုံများကိုအရောင်အသွေးစုံစမ်းရန်ကွန်ပျူတာများကိုသင်ကြားပေးခဲ့သည်။ ကွန်ပျူတာများသည် "မကောင်းသော" ရုပ်ပုံများကိုပင်စဉ်းစားခြင်းနှင့်အနက်ကိုအဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူနိုင်ကြောင်းသတိပြုရန်အရေးကြီးသည်။

"သုံးရက်တခါပုံရိပ်တွေစုဆောင်းချင်တယ်ဆိုပါစို့။ ဒါပေမယ့်တိမ်တွေပေါ်လာတယ်ဒါမှမဟုတ်မိုးတိမ်တွေကပုံတွေရဲ့အရည်အသွေးကိုသက်ရောက်စေတယ်။ နောက်ဆုံးတွင်သင်သည်ကွဲပြားခြားနားသောနှစ်များအတွက်ဒေတာများကိုလက်ခံရရှိသည့်အခါ၎င်းတို့အားလုံးသည်ရုပ်ပုံများနှင့်ကွဲပြားသောမြင်ကွင်းများနှင့်ကွဲပြားခြားနားသောအမြင်များနှင့်ကွဲပြားခြားနားလိမ့်မည်။ ကျွန်ုပ်တို့တီထွင်ခဲ့သောအဓိကဆန်းသစ်တီထွင်မှုမှာရရှိသောသတင်းအချက်အလက်အားလုံးကိုကျွန်ုပ်တို့မည်သို့ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်သည်။ TREVIZAN ကဤသို့ဆိုသည် - "ဒီလိုပြောတယ် -

Trevisan သည်နက်ရှိုင်းသော convulial neurure neurn networks (CNN) ဟုခေါ်သောအတုထောက်လှမ်းရေးအမျိုးအစားကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ သူက CNN သည်လူသား ဦး နှောက်သည်ရုပ်ပုံများဖြစ်သောအရောင်, ပုံသဏ္ဌာန်, texture ဖြစ်သောအရောင်များကိုအနက်ဖွင့်ရန်နည်းလမ်းများနှင့်တူသည်ဟုသူကပြောသည်။

"CNN သည်အရောင်များ, နယ်နိမိတ်နှင့်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံများအပြင်အရောင်အနည်းငယ်သာပြောင်းလဲမှုများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။ ငါတို့အတွက်အရေးကြီးဆုံးကတော့အရောင်ပါ။ သို့သော်ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသောအတုထောက်လှမ်းရေးများ၏မော်ဒယ်များ၏အားသာချက်မှာအထွက်နှုန်းသို့မဟုတ် span ကဲ့သို့သောအခြားဝိသေသလက္ခဏာများကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်တူညီသောပုံစံကိုအသုံးပြုရန်အလွန်ရိုးရှင်းပါသည်။ ဒါကြောင့်အခုငါတို့မှာဒီမော်ဒယ်တွေရှိပြီဆိုရင်လူတွေဟာအခြားအလုပ်တွေကိုဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ဖို့တူညီတဲ့နည်းဗျူဟာကိုသုံးဖို့ပိုလွယ်သင့်တယ် "ဟု Trevizer ကရှင်းပြသည်။

သိပ္ပံပညာရှင်များကနည်းပညာသည်အဓိကအားဖြင့်မွေးမြူရေးလုပ်ငန်းကုမ္ပဏီများအတွက်အဓိကအားဖြင့်အသုံးဝင်လိမ့်မည်ဟုဆိုကြသည်။

"ကျွန်တော်တို့မှာဒီလေ့လာမှုမှာပါ 0 င်ခဲ့တဲ့လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တွေရှိတယ်။ သူတို့သည်အလွန်ကောင်းသောအရာ, Nicholas Martin ကအပင်များနှင့်လယ်သမားများအတွက်ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်သောလယ်ကွင်းမျိုးဆက်များအတွက်အဖြေများကအဖြေများနှင့်သက်ဆိုင်ကြောင်းသေချာစေလိုကြသည်။

(ရင်းမြစ် - Farmtario.com ။ ဓာတ်ပုံ - Getty Images) ။