Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Enhancing cattle production and management through convolutional neural networks. A review

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12220%2F24%3A43908042" target="_blank" >RIV/60076658:12220/24:43908042 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/60076658:12410/24:43908042

  • Výsledek na webu

    <a href="https://cjas.agriculturejournals.cz/artkey/cjs-202403-0001_enhancing-cattle-production-and-management-through-convolutional-neural-networks-a-review.php" target="_blank" >https://cjas.agriculturejournals.cz/artkey/cjs-202403-0001_enhancing-cattle-production-and-management-through-convolutional-neural-networks-a-review.php</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.17221/124/2023-CJAS" target="_blank" >10.17221/124/2023-CJAS</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Enhancing cattle production and management through convolutional neural networks. A review

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The rise in demand for animal products associated with global population growth has driven the world toward precision livestock farming, where convolutional neural networks (CNN) have gained increasing attention due to their potential to enhance animal health, productivity, and welfare. However, the effectiveness and generalizability of CNN applications in cattle production are limited by several challenges and limitations, which require further research and development to address. This systematic literature review aims to provide a comprehensive overview of the applications of CNN in cattle production. It identified some potential applications of CNN in this field and highlighted the challenges and limitations that need to be addressed to improve the effectiveness and efficiency of CNN applications in cattle production. It also provides valuable insights for researchers, practitioners, and policymakers interested in the use of CNN to enhance cattle production practices, animal welfare, and sustainability. Additionally, it also provides the reader with a summary of the literature on the fundamental concepts of convolutional neural networks and their commonly used model architectures in cattle production. This is because agriculture digitalisation is going more multidisciplinary and people from different areas of expertise may find it helpful to learn more from a combined source.

  • Název v anglickém jazyce

    Enhancing cattle production and management through convolutional neural networks. A review

  • Popis výsledku anglicky

    The rise in demand for animal products associated with global population growth has driven the world toward precision livestock farming, where convolutional neural networks (CNN) have gained increasing attention due to their potential to enhance animal health, productivity, and welfare. However, the effectiveness and generalizability of CNN applications in cattle production are limited by several challenges and limitations, which require further research and development to address. This systematic literature review aims to provide a comprehensive overview of the applications of CNN in cattle production. It identified some potential applications of CNN in this field and highlighted the challenges and limitations that need to be addressed to improve the effectiveness and efficiency of CNN applications in cattle production. It also provides valuable insights for researchers, practitioners, and policymakers interested in the use of CNN to enhance cattle production practices, animal welfare, and sustainability. Additionally, it also provides the reader with a summary of the literature on the fundamental concepts of convolutional neural networks and their commonly used model architectures in cattle production. This is because agriculture digitalisation is going more multidisciplinary and people from different areas of expertise may find it helpful to learn more from a combined source.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    40201 - Animal and dairy science; (Animal biotechnology to be 4.4)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/FW03010447" target="_blank" >FW03010447: Vývoj inteligentního systému pro zvyšování užitkovosti dojeného skotu s využitím metod umělé inteligence</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Czech Journal of Animal Science : Živočišná výroba

  • ISSN

    1212-1819

  • e-ISSN

    1805-9309

  • Svazek periodika

    69

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    75-88

  • Kód UT WoS článku

    001192400900001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85189366356