Treefera
အနှစ်လေးဆယ်စာ ဂြိုဟ်တုဓာတ်ပုံဖြင့် ဤကုန်ပစ္စည်း မည်သည့်မြေကွက်မှလာသည်ကို ဖြေပေးသည်
Treefera ကိုင်တွယ်သည်မှာ ထောက်ပံ့ကွင်းဆက်၏ အမှုန်ဝါးဆုံးပထမမိုင်ဖြစ်သည်။ လယ်ယာနှင့် သစ်တောထွက်ကုန်များသည် မည်သည့်မြေကွက်မှ ထွက်သည်၊ ထိုမြေကွက်၏ ယခုနှစ်အခြေအနေ၊ သစ်တောပြုန်းတီးမှုပါဝင်မပါဝင်။ ၎င်းသည် ဂြိုဟ်တုဓာတ်ပုံနှင့် ဒေတာရင်းမြစ် ၁၀၀ ကျော်ဖြင့် မီတာ ၁၀ resolution ရှိ မြေကွက်အဆင့်ထောက်လှမ်းရေးလုပ်နိုင်ကာ ဓာတ်ပုံသည် နှစ် ၄၀ သမိုင်းလွှမ်းခြုံ၍ ၅ ရက်တစ်ကြိမ်update လုပ်သည်။
လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် သင့်လျော်သည့်အသုံးပြုမှုများ
ဤပလက်ဖောင်းသည် ထောက်လှမ်းရေးသုံးအလွှာ ခွဲသည်။ စျေးကွက်ထောက်လှမ်းရေးသည် အထွက်နှုန်းနှင့် ဧကထွက်နှုန်းခန့်မှန်းချက်ပေး၍ တရားဝင်စာရင်းအင်းထက် ရက်သတ္တပတ်များမှ လများ စောနိုင်ကာ အမေရိကန်ပြောင်း၊ ကိုကိုး၊ ကော်ဖီ၊ သကြား စသည်တို့ကို လွှမ်းခြုံသည်။ အန္တရာယ်ထောက်လှမ်းရေးသည် ရုပ်ပိုင်း၊ ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ဘူမိနိုင်ငံရေးအန္တရာယ်ကို ကိန်းဂဏန်းဖြင့်တိုင်းသည်။ ပတ်ဝန်းကျင်ထောက်လှမ်းရေးသည် စစ်ဆေးနိုင်သောမြေကွက်ဒေတာပေး၍ ကာဗွန်စာရင်းစစ်၊ ရေရှည်တည်တံ့မှုကြေညာချက်နှင့် စည်းမျဉ်းလိုက်နာမှုကို ထောက်ပံ့ကာ ဥရောပသစ်တောပြုန်းတီးမှုစည်းမျဉ်း (EUDR) နှင့် လုပ်ငန်းရေရှည်တည်တံ့မှုအစီရင်ခံညွှန်ကြားချက် (CSRD) ကို အထူးအမည်ဖော်သည်။
ဖောက်သည်များတွင် ကုန်သွယ်သူနှင့် quant ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ၊ အန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အာမခံလုပ်ငန်း၊ ထောက်ပံ့ကွင်းဆက်နှင့် ဝယ်ယူရေးမန်နေဂျာ၊ ချေးငွေထုတ်ချေးသည့်အဖွဲ့နှင့် ရေရှည်တည်တံ့မှုနှင့် ကာဗွန်အဖွဲ့တို့ ပါဝင်သည်။ ဒေတာကို API သို့မဟုတ် dashboard မှ ရယူနိုင်သည်။
အဓိက အင်္ဂါရပ်များ
- မီတာ ၁၀ resolution ရှိ မြေကွက်အဆင့် ထောက်ပံ့ကွင်းဆက်ထောက်လှမ်းရေး
- နှစ် ၄၀ ဂြိုဟ်တုဓာတ်ပုံသမိုင်း၊ ၅ ရက်တစ်ကြိမ်update
- ဒေတာရင်းမြစ် ၁၀၀+ ပေါင်းစည်း
- အထွက်နှုန်းနှင့် ဧကထွက်နှုန်းခန့်မှန်းချက်၊ တရားဝင်စာရင်းအင်းထက် ရက်သတ္တပတ်မှ လများ စော
- EUDR၊ CSRD စသည့်စည်းမျဉ်းအတွက်လိုအပ်သော စစ်ဆေးနိုင်မြေဒေတာ
- API နှင့် dashboard နှစ်မျိုး ရယူနည်း
အားသာချက်များ
- မြေကွက်အဆင့် resolution သည် EUDR ကဲ့သို့ တိကျသော coordinate လိုအပ်သောစည်းမျဉ်းကို ထောက်ပံ့နိုင်
- ဂြိုဟ်တုဓာတ်ပုံသမိုင်း ကြာမြင့်၍ လမ်းကြောင်းနှင့် ပြောင်းလဲမှုရှာဖွေနိုင်
- တူညီသောဒေတာဖြင့် ကုန်သွယ်မှု၊ အန္တရာယ်ထိန်းချုပ်နှင့် ရေရှည်တည်တံ့မှု သုံးမျိုးလုံးကို ဝန်ဆောင်နိုင်
အားနည်းချက်များ
- စျေးနှုန်းမဖော်ပြ
- မြေကွက်အဆင့်အထောက်အထားကို ထောက်ပံ့သူ၏ ကွင်းဆင်းဒေတာနှင့် တိုက်ဆိုင်ရသေး၍ ဂြိုဟ်တုတစ်ခုတည်းဖြင့် မရ
- တောင်သူငယ်သိပ်သည်းသောထုတ်လုပ်ဒေသ (ဥပမာ အရှေ့တောင်အာရှ ရာဘာ) အသိအမှတ်ပြုရ ခက်ခဲ၍ လွှမ်းခြုံမှုအရည်အသွေးကို စစ်ဆေးရန်လို
အသုံးပြုမှုများ
- ဥရောပသစ်တောပြုန်းတီးမှုစည်းမျဉ်း (EUDR) ၏ ရင်းမြစ်မြေကွက်သက်သေအထောက်အထား
- လယ်ယာထွက်ကုန်အထွက်နှုန်းခန့်မှန်းချက်နှင့် ကုန်သွယ်မှုဆုံးဖြတ်ချက်
- ကာဗွန်ပရောဂျက်၏ မြေပြောင်းလဲမှုစစ်ဆေးခြင်း
- ထောက်ပံ့ကွင်းဆက်၏ ထုတ်လုပ်ဒေသရုပ်ပိုင်းအန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်း
အယ်ဒီတာမှတ်ချက်
EUDR အကြောင်းကို ဒေသတွင်းစက်မှုလုပ်ငန်း အများအပြားက သတိမထားမိသေးဟု ကျွန်ုပ်ထင်သည်။ ၎င်းသည် ရွေးချယ်စရာမဟုတ်၊ ဥရောပဖောက်သည်များက အော်ဒါကို တိုက်ရိုက်ရပ်တန့်စေမည့်လိုအပ်ချက်ဖြစ်ပြီး အထောက်အထားကို မြေကွက်အဆင့်အထိ ခြေရာခံရမည်။ ဤကဲ့သို့ကိရိယာများ ဖြေရှင်းသည်မှာ ရေရှည်တည်တံ့မှုသာမက အော်ဒါဖြစ်သည်။
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
EUDR ဆိုတာဘာလဲ၊ ဒေသတွင်းစက်ရုံများ ဘာကြောင့်ဂရုစိုက်ရမလဲ
ဥရောပသစ်တောပြုန်းတီးမှုစည်းမျဉ်းသည် ဥရောပသို့ဝင်ရောက်သည့် ကိုကိုး၊ ကော်ဖီ၊ စွန်ပလွံဆီ၊ ပဲပုပ်၊ အမဲသား၊ သစ်၊ ရာဘာ စသည်တို့ကို ၎င်းတို့၏ ရင်းမြစ်မြေကွက်တွင် သစ်တောပြုန်းတီးမှုမပါဝင်ကြောင်း သက်သေပြရန် တောင်းဆိုသည်။ ဥပဒေတာဝန်သည် တင်သွင်းသူတွင်ရှိသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ထောက်ပံ့သူများထံ အထောက်အထားတောင်းမည်ဖြစ်၍ ဒေသတွင်း ရာဘာထုတ်ကုန်၊ ပရိဘောဂနှင့် အစားအစာလုပ်ငန်းများ ဥရောပသို့တင်ပို့ပါက မြေကွက်အချက်အလက်တောင်းခံခံရမည်။
ဂြိုဟ်တုဓာတ်ပုံအထောက်အထားသည် စာရင်းစစ်ကို ဖြတ်သန်းရန် လုံလောက်ပါသလား
ဂြိုဟ်တုဒေတာသည် ဤမြေကွက်၏ အချိန်တစ်ခုတွင် အပင်အခြေအနေ ကို သက်သေပြနိုင်သော်လည်း ဤကုန်သည် ဤမြေကွက်မှ တကယ်လာသည် ကို သက်သေမပြနိုင်ပါ။ လက်တွေ့တွင် ထောက်ပံ့သူ၏ မြေကွက် coordinate နှင့် ကုန်ထုတ်မှတ်တမ်းနှင့် တိုက်ဆိုင်မှသာ ပြည့်စုံသည်။ အထောက်အထားကွင်းဆက်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ်ယူပါ၊ အားလုံးမဟုတ်ပါ။
သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ
ListenField
ဂျပန်-ထိုင်း team ဖွဲ့ဆောက်သော farm data platform၊ crop model နှင့် machine learning ပေါင်းစပ်၍ အထွက်နှုန်းခန့်မှန်း
Rainbow Crops
VIB-UGent မှ ဆင်းသက်လာသည့် ဘယ်လ်ဂျီယံ startup — AI အပေါင်း multiplex gene editing ဖြင့် မိုးခေါင်/အပူဒဏ်ခံ စသည့် ရှုပ်ထွေးဂုဏ်သတ္တိများကို ကိုင်တွယ်
Seed-X
မျိုးစေ့တစ်လုံးချင်း ကြည့်၊ computer vision ဖြင့် အပင်ပေါက်နိုင်စွမ်းနှင့် သန့်ရှင်းမှုကို ခွဲခြား၊ အလိုအလျောက်ခွဲထုတ်
Verinomics
AI population genomics ဖြင့် သီးနှံ၏ ရှုပ်ထွေးသောလက္ခဏာများကို ဖတ်ရှု၊ transgene-free editing platform ပါ
Csmart.ai
အစိမ်းစေ့အဆင့်ခွဲခြင်းကို စက်တစ်လုံးဖြင့် ပြီးမြောက်စေ၊ တစ်ဆက်တည်း ကော်ဖီစေ့တိုင်း၏ ဓာတ်ပုံကိုပါ သိမ်းဆည်း
Sorted
ပြန်လည်အသုံးချ စက်ရုံ၏ အဆင့်သုံးဆင့် အဆင့်မြှင့်မှု - ဓာတ်ပုံဖြင့် ဦးစွာ စာရင်းစစ်၊ ထို့နောက် လေဆာဖြင့် လမ်းညွှန်၊ နောက်ဆုံးမှ စက်လက်မောင်း တပ်ဆင်