Карточка анализа зерна



Подборка наиболее важных документов по запросу Карточка анализа зерна (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Формы

показать больше документов

Статьи, комментарии, ответы на вопросы

Статья: Правовое регулирование использования технологий искусственного интеллекта в предпринимательской деятельности в агропромышленном комплексе
(Демченко М.В., Бердникова А.А.)
("Хозяйство и право", 2022, N 9)
Для решения данной проблемы также были разработаны специальные сенсоры и дроны. Данные аппараты способны собрать и проанализировать полученную информацию посредством алгоритмов с машинным обучением. В свою очередь, такие алгоритмы имеют возможность оперировать историческими данными об изменении климата, создавать карты полей и выявлять паттерны. Тем самым это помогает фермеру подсчитать урожайность с каждого своего участка, а также изменение цены на свою продукцию и улучшить расход своих ресурсов.
"Бухгалтерский финансовый учет в сельском хозяйстве: Учебник"
(Широбоков В.Г.)
("ИНФРА-М", 2024)
Для определения массы зерна в початках кукурузы, имеющейся на складах, определяют фактическую влажность путем анализа. Далее рассчитывают количество зерна по базисной влажности.
показать больше документов

Нормативные акты

Распоряжение Правительства РФ от 10.08.2019 N 1796-р
(ред. от 13.10.2022)
<Об утверждении Долгосрочной стратегии развития зернового комплекса Российской Федерации до 2035 года>
С 2017 года Правительство Российской Федерации стало уделять больше внимания цифровым технологиям в сельском хозяйстве. Сейчас в Российской Федерации только 10 процентов пашни обрабатываются с применением цифровых систем, а именно посредством технологий точного земледелия, которые включают в себя такие элементы, как определение границ поля с использованием спутниковых систем навигации, дифференцированное внесение удобрений, составление цифровых карт и планирование урожайности, дифференцированное опрыскивание, мониторинг состояния посевов с использованием дистанционного зондирования, локальный отбор проб почвы в системе координат, дистанционное зондирование (аэро- или спутниковая фотосъемка), системы параллельного вождения, мониторинг качества урожая, дифференцированное внесение регуляторов роста, дифференцированный по площади посев, дифференцированная обработка почвы, составление карт электропроводности почв, беспилотная сельскохозяйственная техника, интернет вещей Internet of Things (IoT), анализ "больших данных" (Big Data), искусственный интеллект.
показать больше документов
Карта рисков в финансово-Бюджетной сфереКарточка формы Т-2ГС