CN116187716B - 农业设备调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

农业设备调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质 Download PDF

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Abstract

本公开的实施例公开了农业设备调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:获取初始农业表单集;基于初始农业表单集,生成第一农业表单组集;响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:将从任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组;将第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从第二用户终端接收表单校验结果;响应于确定表单校验结果满足预设条件,将第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度。该实施方式可以及时调度农业设备。

Description

农业设备调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域,具体涉及农业设备调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
背景技术
为解决农业区域(例如,乡、村或镇)内农业设备短缺问题,需了解农业区域的农业信息,对农业区域进行农业设备调度。目前,在进行农业设备调度时,通常采用的方式为:用户对分配的农业表单进行填报,先通过用户自检,再通过复检的方式,检验表单中的异常信息,然后根据检验通过的农业表单信息,调度农业设备。
然而,发明人发现,当采用上述方式调度农业设备时,经常会存在如下技术问题:
第一,通过用户自检农业表单中的异常信息的方式,检验速度慢,无法及时生成农业表单信息,导致无法及时调度农业设备;
第二,不同的用户对应的农业表单不同,当用户数量增加时,需要记录的用户与农业表单的对应关系信息增加,增加了存储资源(例如,外存)的占用;
第三,通过用户自检的方式,检验出的表单异常数据的准确度较低,需要反复对农业表单进行检验,导致检验时间的浪费。
该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解,并因此,其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了农业设备调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质,来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面,本公开的一些实施例提供了一种农业设备调度方法,该方法包括:获取初始农业表单集;基于上述初始农业表单集,生成第一农业表单组集;响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于上述第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:将上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组;将上述农业表单异常信息组发送至上述任一第一用户终端,以对上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理;将从上述任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组;将上述第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从上述第二用户终端接收表单校验结果;响应于确定上述表单校验结果满足预设条件,将上述第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度。
第二方面,本公开的一些实施例提供了一种农业设备调度装置,装置包括:获取单元,被配置成获取初始农业表单集;生成单元,被配置成基于上述初始农业表单集,生成第一农业表单组集;更新单元,被配置成响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于上述第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:将上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组;将上述农业表单异常信息组发送至上述任一第一用户终端,以对上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理;将从上述任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组;第一发送单元,被配置成将上述第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从上述第二用户终端接收表单校验结果;第二发送单元,被配置成响应于确定上述表单校验结果满足预设条件,将上述第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度。
第三方面,本公开的一些实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,其上存储有一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现上述第一方面中任一实现方式所描述的方法。
第四方面,本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一实现方式所描述的方法。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果:通过本公开的一些实施例的农业设备调度方法,可以及时调度农业设备。具体来说,造成无法及时调度农业设备的原因在于:通过用户自检农业表单中的异常信息的方式,检验速度慢,无法及时生成农业表单信息。基于此,本公开的一些实施例的农业设备调度方法,首先,获取初始农业表单集。接着,基于上述初始农业表单集,生成第一农业表单组集。由此,可以对初始农业表单集中初始农业表单进行更新。然后,响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于上述第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:将上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组。由此,可以依据预先训练的表单异常检验模型,检测出农业表单中的异常数据。将上述农业表单异常信息组发送至上述任一第一用户终端,以对上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理。由此,可以及时对异常数据进行更改和纠正。将从上述任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组。再然后,将上述第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从上述第二用户终端接收表单校验结果。由此,可以对纠正后的农业表单进行校验。最后,响应于确定上述表单校验结果满足预设条件,将上述第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度。由此,可以根据层层校验过的农业表单,调度农业设备。因此,本公开的一些农业设备调度方法,可以将农业表单发送给用户终端进行更新,然后通过表单异常检验模型检验农业表单的方式,可以及时检验出农业表单中的异常信息,从而可以及时调度农业设备。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是根据本公开的农业设备调度方法的一些实施例的流程图;
图2是根据本公开的农业设备调度装置的一些实施例的结构示意图;
图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反,提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
本公开中所涉及的用户个人信息(例如用户编号、用户名)的收集、存储、使用等操作,在执行相应操作之前,相关组织或个人尽到包括开展个人信息安全影响评估、向个人信息主体履行告知义务、事先征得个人信息主体的授权同意等义务。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了根据本公开的农业设备调度方法的一些实施例的流程100。该农业设备调度方法,包括以下步骤:
步骤101,获取初始农业表单集。
在一些实施例中,农业设备调度方法的执行主体可以通过有线连接或无线连接的方式从终端设备上获取初始农业表单集。其中,上述终端设备可以是用来保存初始农业表单集的终端。上述初始农业表单集中的初始农业表单可以包括但不限于以下至少一项:农业区域编号、农业区域名称、初始区域农业指标集、农业表单编号、农业表单名称、农业表单权限信息和农业表单报送频度。上述农业区域编号可以是上述初始农业表单对应的农业区域的编号。上述初始区域农业指标集中的初始区域农业指标可以是但不限于以下至少一项:初始农业土地利用率、初始农业设备数量或初始农村基础设施数量。上述初始区域农业指标的值可以是预设的初始指标值。上述农业表单编号可以是上述初始农业表单的编号。上述农业表单权限信息可以表征访问上述初始农业表单所需要的用户权限信息。上述农业表单报送频度可以表征上述初始农业表单的报送频率。
作为示例,上述农业区域可以是但不限于以下至少一项:乡、村或镇。上述预设的初始指标值可以是0。上述农业表单报送频度可以是但不限于以下至少一项:日报、月报、季报或年报。
需要指出的是,上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
步骤102,基于初始农业表单集,生成第一农业表单组集。
在一些实施例中,上述执行主体可以基于上述初始农业表单集,生成第一农业表单组集。
在一些实施例的一些可选的实现方式中,上述执行主体基于上述初始农业表单集,生成第一农业表单组集,可以包括以下步骤:
第一步,获取用户基本信息集。其中,可以从任一第一用户终端上获取用户基本信息,得到上述用户基本信息集。上述用户基本信息可以包括但不限于以下至少一项:用户名,用户请求信息集和用户操作对象。这里,上述用户请求信息集中的用户请求信息可以表征与上述用户基本信息对应的第一用户终端发送的请求。上述的第一用户终端发送的请求可以是但不限于以下至少一项:表单更新请求,表单删除请求或表单读取请求。上述表单更新请求可以表征上述第一用户终端想要对上述初始农业表单集中的初始农业表单进行更新。上述表单删除请求可以表征上述第一用户终端想要删除上述初始农业表单集中的初始农业表单。上述表单删除请求可以表征上述第一用户终端想要读取上述初始农业表单集中的初始农业表单。具体的,上述用户操作对象可以是上述初始农业表单集中的初始农业表单。
作为示例,上述第一用户终端可以是但不限于以下至少一项:乡普查员终端、村普查员终端或镇普查员终端。上述乡普查员终端可以用于更新农业区域为乡对应的各个初始农业表单。上述村普查员终端可以用于更新农业区域为村对应的各个初始农业表单。上述镇普查员终端可以用于更新农业区域为镇对应的各个初始农业表单。
第二步,将上述用户基本信息集中的每个用户基本信息输入至预先训练的用户区域信息生成模型以生成用户区域信息,得到用户区域信息集。其中,上述用户区域信息集中的用户区域信息可以包括但不限于以下至少一项:用户区域编号集。上述用户区域编号集中的用户区域编号可以是上述用户区域信息对应的农业区域的编号。这里,上述预先训练的用户区域信息生成模型可以是以用户基本信息为输入,以用户区域信息为输出的预定义信息生成模型,预定义信息生成模型分为三层:
第一层可以是输入层,用于将用户基本信息传递给第二层。
第二层可以包括:第一子模型和第二子模型。第一子模型可以用于对用户基本信息包括的用户请求信息集和用户操作对象进行赋值处理,并将得到的各个用户基本属性值的和确定为与上述用户基本信息对应的用户角色特征值。第二子模型可以用于为上述用户角色特征值分配对应的用户权限特征信息。这里,上述用户权限特征信息可以用于表征所述初始农业表单集中上述用户基本信息对应的第一用户终端可以执行操作的初始农业表单。
作为示例,上述第一子模型可以是预先训练的ABAC(Attribute Based AccessControl,基于属性的访问控制)模型。上述第二子模型可以是预先训练的RBAC(Role-basedaccess control,基于角色的访问控制)模型。
第三层可以是输出层,用于基于预设的权限对照表,将与接收到的第二子模型输出的用户权限特征信息对应的各个农业区域的编号,组合为用户区域编号集,以及将上述用户区域编号集添加至上述用户基本信息,得到上述用户区域信息,然后将上述用户区域信息作为用户区域信息生成模型的输出。上述预设的权限对照表可以表征用户权限信息与各个农业区域的编号的对应关系。
第三步,响应于接收到任一第一用户终端发送的表单更新请求,以及响应于确定上述用户区域信息集中与上述任一第一用户终端对应的用户区域信息满足预设区域条件,将上述初始农业表单集中与上述任一第一用户终端对应的各个初始农业表单发送至上述任一第一用户终端,以对上述各个初始农业表单进行更新处理。其中,上述表单更新请求可以表征第一用户终端想要更新初始农业表单集。上述预设区域条件可以是上述用户区域信息包括的各个用户区域编号,均在上述初始农业表单集中各个初始农业表单包括的农业区域编号组成的农业区域编号集中。
第四步,将从各个任一第一用户终端接收到的更新后的初始农业表单组,确定为上述第一农业表单组集。
可选地,上述预先训练的用户区域信息生成模型可以是通过以下步骤训练得到的:
第一步,获取第一训练样本集和初始用户区域信息生成模型。其中,上述第一训练样本集中的第一训练样本包括:样本用户基本信息和样本用户区域信息。可以从上述终端设备上获取上述训练样本集。上述初始用户区域信息生成模型可以是未训练的以用户基本信息为输入,以用户区域信息为输出的预定义信息生成模型。
第二步,从上述第一训练样本集中选取第一训练样本,执行以下第一训练子步骤:
第一子步骤,将第一训练样本包括的样本用户基本信息输入至上述初始用户区域信息生成模型中,得到用户区域信息。
第二子步骤,基于预设的第一损失函数,确定第一训练样本包括的样本用户区域信息与用户区域信息之间的用户区域信息差异值。其中,预设的第一损失函数可以是但不限于以下至少一项:均方误差损失函数(MSE)、交叉熵损失函数(CrossEntropy)、0-1损失函数、绝对值损失函数、log对数损失函数、平方损失函数或指数损失函数。
第三子步骤,响应于确定用户区域信息差异值小于目标值,将初始用户区域信息生成模型确定为用户区域信息生成模型。其中,对于目标值的设定,不作限定。例如,目标值可以是0.1。
可选地,上述执行主体还可以响应于确定上述用户区域信息差异值大于等于目标值,调整上述初始用户区域信息生成模型中的相关参数,将调整后的用户区域信息生成模型确定为初始用户区域信息生成模型,以及再次执行上述第一训练步骤。其中,可以利用反向传播、梯度下降等方法对上述初始用户区域信息生成模型中的相关参数进行调整。
上述步骤102的相关内容作为本公开的实施例的一个发明点,解决了背景技术提及的技术问题二“增加了存储资源(例如,外存)的占用”。其中,增加了存储资源(例如,外存)的占用的因素往往如下:不同的用户对应的农业表单不同,当用户数量增加时,需要记录的用户与农业表单的对应关系信息增加。如果解决了上述因素,就能达到减少存储资源的浪费的效果。为了达到这一效果,本公开可以通过预先训练的用户区域信息生成模型,可以为每个用户基本信息包括的各种属性进行赋值,以生成用户角色特征值,从而可以依据用户角色特征值,分配对应的用户权限特征信息,然后可以根据有限的角色权限对照表,生成每个用户基本信息对应的用户区域信息,由此,可以根据用户区域信息,向第一用户终端发送需要填报的农业表单,由此,可以只记录有限的角色权限对照表,从而可以减少存储资源的占用。
步骤103,响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:
步骤1031,将上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组。
在一些实施例中,上述执行主体可以将上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组。
可选地,上述预先训练的表单异常检验模型可以是通过以下步骤训练得到的:
第一步,获取第二训练样本集和初始表单异常检验模型,其中,上述第二训练样本集中的第二训练样本包括:样本农业表单集和样本初始农业表单异常信息集,上述初始表单异常检验模型包括:文本信息提取模型、文本数据转换模型和异常信息检测模型。上述异常信息检测模型可以是未训练的以农业表单数据集为输入,以初始农业表单异常信息集为输出的预定义信息检测模型。预定义信息检测模型分为三层:
第一层可以是输入层,用于对农业表单数据集进行预处理,并将预处理后的农业表单数据集传递给第二层。这里,上述对农业表单数据集进行预处理,可以是对上述农业表单数据集进行数据清洗处理。这里,可以通过预设的数据清洗算法,对上述农业表单数据集进行数据清洗处理。
作为示例,上述预设的数据清洗算法可以是但不限于以下至少一项:均值填补法、热卡填补法或分箱法。
第二层可以包括:第一子模型、第二子模型和第三子模型。第一子模型可以用于对预处理后的农业表单数据集进行分组。这里,可以按照农业表单数据集中农业表单数据的类别,对预处理后的农业表单数据集进行分组。上述农业表单数据的类别可以是但不限于以下至少一项:农业设备数量类数据、农业基础设施数量类数据或农业土地利用率类数据。上述农业设备数量类数据可以是记录了农业设备数量的数据。上述农业基础设施数量类数据可以是记录了农业基础设施数量的数据。上述农业土地利用率类数据可以是记录了农业徒弟利用率的数据。第二子模型可以用于为分组后的农业表单数据集中的每个农业表单数据组分配预设阈值区间。第三子模型可以用于根据预设阈值区间,对分组后的农业表单数据集进行筛选。这里,可以将分组后的农业表单数据集中在对应的预设阈值区间外的各个农业表单数据确定为异常农业表单数据集。
作为示例,当上述农业表单数据组中农业表单数据的类别为农业土地利用率类数据时,上述农业表单数据组对应的预设阈值区间可以是[0.45,0.85]。
第三层可以是输出层,用于将接收到的第三子模型输出的异常农业表单数据集中的各个异常农业表单数据封装为初始农业表单异常信息集,以及将初始农业表单异常信息集作为异常信息检测模型的输出。
作为示例,上述文本信息提取模型可以是未训练的word2vector(词嵌入)模型。上述文本数据转换模型可以是未训练的Count Vector(计数向量)模型。
第二步,从上述第二训练样本集中选取第二训练样本,执行以下第二训练子步骤:
第一子步骤,将第二训练样本包括的样本农业表单集输入至初始表单异常检验模型包括的文本信息提取模型中,得到农业表单文本信息集。
第二子步骤,将农业表单文本信息集输入至初始表单异常检验模型包括的文本数据转换模型中,得到农业表单数据集。
第三子步骤,将农业表单数据集输入至初始表单异常检验模型包括的异常信息检测模型中,得到初始农业表单异常信息集。
第四子步骤,基于预设的第二损失函数,确定初始农业表单异常信息集与样本初始农业表单异常信息集之间的表单异常信息差异值。其中,上述预设的第二损失函数可以包括但不限于以下至少一项:上述文本信息提取模型对应的文本信息提取损失函数,上述文本数据转换模型对应的文本数据转换损失函数和上述异常信息检测模型对应的异常信息检测损失函数。
作为示例,上述文本信息提取损失函数可以是多元交叉熵损失函数。上述文本数据转换损失函数可以是二元交叉熵损失函数。上述异常信息检测损失函数可以是LSE(least squares error,最小二乘误差)函数。
第五子步骤,响应于确定表单异常信息差异值小于目标值,将初始表单异常检验模型确定为表单异常检验模型。其中,对于目标值的设定,不作限定。例如,目标值可以是0.1。
可选地,上述执行主体还可以响应于确定上述表单异常信息差异值大于等于目标值,调整上述初始表单异常检验模型中的相关参数,将调整后的初始表单异常检验模型确定为初始表单异常检验模型,以及再次执行上述第二训练步骤。其中,可以利用反向传播、梯度下降等方法对上述初始表单异常检验模型中的相关参数进行调整。
步骤1032,将农业表单异常信息组发送至任一第一用户终端,以对第一农业表单组集中与任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理。
在一些实施例中,上述执行主体可以将上述农业表单异常信息组发送至上述任一第一用户终端,以对上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理。
步骤1033,将从任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组。
在一些实施例中,上述执行主体可以将从上述任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组。
上述步骤103的相关内容作为本公开的实施例的一个发明点,解决了背景技术提及的技术问题三“检验时间的浪费”。其中,导致了检验时间的浪费的因素往往如下:通过用户自检的方式,检验出的表单异常数据的准确度较低,需要反复对农业表单进行检验。如果解决了上述因素,就能达到减少检验时间的浪费的效果。为了达到这一效果,本公开可以通过将样本农业表单集输入至初始表单异常检验模型,得到初始农业表单异常信息集,然后通过预设的第二损失函数,确定表单异常信息差异值,用来调整参数,以便提高得到的初始农业表单异常信息集的准确度。通过训练后的表单异常检验模型,可以从填报后的农业表单的文本中提取出农业数据,然后从农业数据中筛查出异常农业数据,可以提高检验出的表单异常数据的准确度,减少了检验时间的浪费。
步骤104,将第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从第二用户终端接收表单校验结果。
在一些实施例中,上述执行主体可以将上述第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从上述第二用户终端接收表单校验结果。其中,上述第二用户终端可以用于对上述第二农业表单组集进行校验。上述表单校验结果可以是校验通过或校验不通过。
作为示例,上述第二用户终端可以是但不限于以下至少一项:乡检验员终端、村检验员终端或镇检验员终端。上述乡检验员终端可以用于检验农业区域为乡对应的各个第二农业表单。上述村检验员终端可以用于更新农业区域为村对应的各个第二农业表单。上述镇检验员终端可以用于更新农业区域为镇对应的各个第二农业表单。
步骤105,响应于确定表单校验结果满足预设条件,将第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度。
在一些实施例中,上述执行主体可以响应于确定上述表单校验结果满足预设条件,将上述第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度。其中,上述预设条件可以是上述表单校验结果为校验通过。上述调度终端进行农业设备调度可以是上述调度终端向农业区域调度农业设备。
作为示例,上述农业设备可以是但不限于以下至少一项:拖拉机、耕整机、旋耕机或播种机。
可选的,上述执行主体还可以响应于确定上述表单校验结果不满足上述预设条件,将上述第二农业表单组集确定为第一农业表单组集,以再次执行上述更新步骤。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果:通过本公开的一些实施例的农业设备调度方法,可以及时调度农业设备。具体来说,造成无法及时调度农业设备的原因在于:通过用户自检农业表单中的异常信息的方式,检验速度慢,无法及时生成农业表单信息。基于此,本公开的一些实施例的农业设备调度方法,首先,获取初始农业表单集。接着,基于上述初始农业表单集,生成第一农业表单组集。由此,可以对初始农业表单集中初始农业表单进行更新。然后,响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于上述第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:将上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组。由此,可以依据预先训练的表单异常检验模型,检测出农业表单中的异常数据。将上述农业表单异常信息组发送至上述任一第一用户终端,以对上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理。由此,可以及时对异常数据进行更改和纠正。将从上述任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组。再然后,将上述第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从上述第二用户终端接收表单校验结果。由此,可以对纠正后的农业表单进行校验。最后,响应于确定上述表单校验结果满足预设条件,将上述第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度。由此,可以根据层层校验过的农业表单,调度农业设备。因此,本公开的一些农业设备调度方法,可以将农业表单发送给用户终端进行更新,然后通过表单异常检验模型检验农业表单的方式,可以及时检验出农业表单中的异常信息,从而可以及时调度农业设备。
进一步参考图2,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种农业设备调度装置的一些实施例,这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应,该农业设备调度装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图2所示,一些实施例的农业设备调度装置200包括:获取单元201、生成单元202、更新单元203、第一发送单元204和第二发送单元205。其中,获取单元201,被配置成获取初始农业表单集;生成单元202,被配置成基于上述初始农业表单集,生成第一农业表单组集;更新单元203,被配置成响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于上述第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:将上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组;将上述农业表单异常信息组发送至上述任一第一用户终端,以对上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理;将从上述任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组;第一发送单元204,被配置成将上述第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从上述第二用户终端接收表单校验结果;第二发送单元205,被配置成响应于确定上述表单校验结果满足预设条件,将上述第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度。
可以理解的是,该农业设备调度装置200中记载的诸单元与参考图1描述的农业设备调度方法中的各个步骤相对应。由此,上文针对农业设备调度方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于农业设备调度装置200及其中包含的单元,在此不再赘述。
下面参考图3,其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备300的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的终端设备仅仅是一个示例,不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示,电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301,其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中,还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
通常,以下装置可以连接至I/O接口305:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307;包括例如磁带、硬盘等的存储装置308;以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置,也可以根据需要代表多个装置。
特别地,根据本公开的一些实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中,该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装,或者从存储装置308被安装,或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时,执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:获取初始农业表单集;基于上述初始农业表单集,生成第一农业表单组集;响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于上述第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:将上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组;将上述农业表单异常信息组发送至上述任一第一用户终端,以对上述第一农业表单组集中与上述任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理;将从上述任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组;将上述第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从上述第二用户终端接收表单校验结果;响应于确定上述表单校验结果满足预设条件,将上述第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括获取单元、生成单元、更新单元、第一发送单元和第二发送单元。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,获取单元还可以被描述为“获取初始农业表单集的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开的实施例中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (8)

1.一种农业设备调度方法,包括:
获取初始农业表单集;
基于所述初始农业表单集,生成第一农业表单组集;
响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于所述第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:
将所述第一农业表单组集中与所述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组;
将所述农业表单异常信息组发送至所述任一第一用户终端,以对所述第一农业表单组集中与所述任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理;
将从所述任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组;
将所述第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从所述第二用户终端接收表单校验结果;
响应于确定所述表单校验结果满足预设条件,将所述第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度;
其中,所述预先训练的表单异常检验模型是通过以下步骤训练得到的:
获取第二训练样本集和初始表单异常检验模型,其中,所述第二训练样本集中的第二训练样本包括:样本农业表单集和样本初始农业表单异常信息集,所述初始表单异常检验模型包括:文本信息提取模型、文本数据转换模型和异常信息检测模型,所述异常信息检测模型是未训练的以农业表单数据集为输入,以初始农业表单异常信息集为输出的预定义信息检测模型;
从所述第二训练样本集中选取第二训练样本,执行以下第二训练步骤:
将第二训练样本包括的样本农业表单集输入至初始表单异常检验模型包括的文本信息提取模型中,得到农业表单文本信息集;
将农业表单文本信息集输入至初始表单异常检验模型包括的文本数据转换模型中,得到农业表单数据集;
将农业表单数据集输入至初始表单异常检验模型包括的异常信息检测模型中,得到初始农业表单异常信息集;
基于预设的第二损失函数,确定初始农业表单异常信息集与样本初始农业表单异常信息集之间的表单异常信息差异值;
响应于确定表单异常信息差异值小于目标值,将初始表单异常检验模型确定为表单异常检验模型;
其中,所述预定义信息检测模型分为三层:
第一层是输入层,用于对农业表单数据集进行预处理,并将预处理后的农业表单数据集传递给第二层;第二层包括:第一子模型、第二子模型和第三子模型,第一子模型用于对预处理后的农业表单数据集进行分组,第二子模型用于为分组后的农业表单数据集中的每个农业表单数据组分配预设阈值区间,第三子模型用于根据预设阈值区间,对分组后的农业表单数据集进行筛选;第三层是输出层,用于将接收到的第三子模型输出的异常农业表单数据集中的各个异常农业表单数据封装为初始农业表单异常信息集,以及将初始农业表单异常信息集作为异常信息检测模型的输出;
其中,所述方法还包括:
响应于确定所述表单异常信息差异值大于等于目标值,调整所述初始表单异常检验模型中的相关参数,将调整后的初始表单异常检验模型确定为初始表单异常检验模型,以及再次执行所述第二训练步骤。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
响应于确定所述表单校验结果不满足所述预设条件,将所述第二农业表单组集确定为第一农业表单组集,以再次执行所述更新步骤。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述初始农业表单集,生成第一农业表单组集,包括:
获取用户基本信息集;
将所述用户基本信息集中的每个用户基本信息输入至预先训练的用户区域信息生成模型以生成用户区域信息,得到用户区域信息集;
响应于接收到任一第一用户终端发送的表单更新请求,以及响应于确定所述用户区域信息集中与所述任一第一用户终端对应的用户区域信息满足预设区域条件,将所述初始农业表单集中与所述任一第一用户终端对应的各个初始农业表单发送至所述任一第一用户终端,以对所述各个初始农业表单进行更新处理;
将从各个任一第一用户终端接收到的更新后的初始农业表单组,确定为所述第一农业表单组集。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述预先训练的用户区域信息生成模型是通过以下步骤训练得到的:
获取第一训练样本集和初始用户区域信息生成模型,其中,所述第一训练样本集中的第一训练样本包括:样本用户基本信息和样本用户区域信息;
从所述第一训练样本集中选取第一训练样本,执行以下第一训练步骤:
将第一训练样本包括的样本用户基本信息输入至所述初始用户区域信息生成模型中,得到用户区域信息;
基于预设的第一损失函数,确定第一训练样本包括的样本用户区域信息与用户区域信息之间的用户区域信息差异值;
响应于确定用户区域信息差异值小于目标值,将初始用户区域信息生成模型确定为用户区域信息生成模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述方法还包括:
响应于确定所述用户区域信息差异值大于等于目标值,调整所述初始用户区域信息生成模型中的相关参数,将调整后的用户区域信息生成模型确定为初始用户区域信息生成模型,以及再次执行所述第一训练步骤。
6.一种农业设备调度装置,包括:
获取单元,被配置成获取初始农业表单集;
生成单元,被配置成基于所述初始农业表单集,生成第一农业表单组集;
更新单元,被配置成响应于接收到任一第一用户终端发送的表单异常检验请求,基于所述第一农业表单组集,执行以下更新步骤以生成第二农业表单组,得到第二农业表单组集:将所述第一农业表单组集中与所述任一第一用户终端对应的第一农业表单组输入至预先训练的表单异常检验模型,得到农业表单异常信息组;将所述农业表单异常信息组发送至所述任一第一用户终端,以对所述第一农业表单组集中与所述任一第一用户终端对应的第一农业表单组中的各个第一农业表单进行更新处理;将从所述任一第一用户终端接收到的更新后的第一农业表单组,确定为第二农业表单组;
第一发送单元,被配置成将所述第二农业表单组集发送至第二用户终端以进行校验处理,以及从所述第二用户终端接收表单校验结果;
第二发送单元,被配置成响应于确定所述表单校验结果满足预设条件,将所述第二农业表单组集发送至调度终端以进行农业设备调度;
其中,所述预先训练的表单异常检验模型是通过以下步骤训练得到的:
获取第二训练样本集和初始表单异常检验模型,其中,所述第二训练样本集中的第二训练样本包括:样本农业表单集和样本初始农业表单异常信息集,所述初始表单异常检验模型包括:文本信息提取模型、文本数据转换模型和异常信息检测模型,所述异常信息检测模型是未训练的以农业表单数据集为输入,以初始农业表单异常信息集为输出的预定义信息检测模型;
从所述第二训练样本集中选取第二训练样本,执行以下第二训练步骤:
将第二训练样本包括的样本农业表单集输入至初始表单异常检验模型包括的文本信息提取模型中,得到农业表单文本信息集;
将农业表单文本信息集输入至初始表单异常检验模型包括的文本数据转换模型中,得到农业表单数据集;
将农业表单数据集输入至初始表单异常检验模型包括的异常信息检测模型中,得到初始农业表单异常信息集;
基于预设的第二损失函数,确定初始农业表单异常信息集与样本初始农业表单异常信息集之间的表单异常信息差异值;
响应于确定表单异常信息差异值小于目标值,将初始表单异常检验模型确定为表单异常检验模型;
其中,所述预定义信息检测模型分为三层:
第一层是输入层,用于对农业表单数据集进行预处理,并将预处理后的农业表单数据集传递给第二层;第二层包括:第一子模型、第二子模型和第三子模型,第一子模型用于对预处理后的农业表单数据集进行分组,第二子模型用于为分组后的农业表单数据集中的每个农业表单数据组分配预设阈值区间,第三子模型用于根据预设阈值区间,对分组后的农业表单数据集进行筛选;第三层是输出层,用于将接收到的第三子模型输出的异常农业表单数据集中的各个异常农业表单数据封装为初始农业表单异常信息集,以及将初始农业表单异常信息集作为异常信息检测模型的输出;
其中,所述装置被进一步配置成:
响应于确定所述表单异常信息差异值大于等于目标值,调整所述初始表单异常检验模型中的相关参数,将调整后的初始表单异常检验模型确定为初始表单异常检验模型,以及再次执行所述第二训练步骤。
7.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
8.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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CN105653521A (zh) * 2016-01-15 2016-06-08 杭州数梦工场科技有限公司 数据校验方法和装置
US10776733B2 (en) * 2017-06-26 2020-09-15 Acuitus Ag, Inc. Computer platform for controlling agricultural assets
CN107909241A (zh) * 2017-10-09 2018-04-13 武汉导航与位置服务工业技术研究院有限责任公司 农机要素的调度方法、装置、设备及可读存储介质
CN107679830A (zh) * 2017-10-09 2018-02-09 税友软件集团股份有限公司 一种基于大数据和规则驱动的业务处理方法及装置
CN115984026A (zh) * 2022-12-28 2023-04-18 北京明朝万达科技股份有限公司 一种基于云计算的智慧农业管理系统

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