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document.addEventListener("DOMContentLoaded",(()=>{const e=document.querySelectorAll(".t-item-group-technology-content"),t=document.querySelector(".t-popup");e.forEach((e=>{e.addEventListener("mouseenter",(n=>{const s=e.querySelector("img"),a=s.getAttribute("data-experience").split(", "),i=a[0],o=a[1];t.innerHTML=`\n                <strong>${s.alt}</strong>\n                <hr>\n                <p>Años de experiencia: ${i}</p>\n                <p>Proyectos completados: ${o}</p>\n                <hr>\n                <button onclick="alert('Más detalles sobre ${s.alt}')">Más detalles</button>\n            `,t.style.left=`${n.pageX}px`,t.style.top=`${n.pageY}px`,t.classList.add("active")})),e.addEventListener("mouseleave",(()=>{}))})),document.addEventListener("click",(e=>{e.target.closest(".t-item-group-technology-content")||e.target.closest(".t-popup")||t.classList.remove("active")}))})),document.addEventListener("DOMContentLoaded",(()=>{document.querySelectorAll(".details-toggle .show-details").forEach((e=>{e.addEventListener("click",(t=>{t.preventDefault();const n=e.nextElementSibling;n.classList.contains("active")?n.classList.remove("active"):n.classList.add("active")}))}))}));const translations={es:{nav1:"Inicio",nav2:"Sobre Nosotros",nav3:"Servicios",nav4:"Portafolio",nav5:"Casos de Uso",nav6:"Ciencia de Datos",nav7:"Métodos y Tecnologías",nav8:"Costos",nav9:"Preguntas Frecuentes",title:"Consultoría en Ciencia de Datos para la Agricultura y Acuicultura",content:"AustralMetrics es un Servicio de Consultoría en Ciencia de Datos especialista en la optimización de producción agrícola y acuícola. A través de modelos predictivos y análisis avanzados, ayudamos a nuestros clientes a maximizar los rendimientos, reducir costos y minimizar el impacto ambiental. Desde la detección temprana de enfermedades hasta la optimización de los recursos, nuestras soluciones personalizadas impulsan la sostenibilidad y la eficiencia en cada etapa de la cadena de producción.",services:"Servicios de Ciencia de Datos que ofrecemos",portfolio:"Nuestro Portafolio de Data Science",usecases:"Cómo se Desarrolla el Proceso de Ciencia de Datos con AustralMetrics",datascience:"Casos que AustralMetrics abarca con la Ciencia de Datos",technologies:"Métodos y Tecnologías que Usamos",method:"Métodos",techContent:"Tecnologías",costs:"¿Cuánto cuesta una solución de Data Science?",contact:"Contáctanos",st1:"Consultoría en Ciencia de Datos",sp1:"Ya sea que necesites un modelo de aprendizaje automático para resolver una tarea empresarial específica o planees implementar una solución de data science compleja, nuestros analistas de la industria y científicos de datos están listos para ofrecerte una consulta exhaustiva. Con un plan de proyecto detallado y la tecnología óptima que te proporcionamos, obtendrás pasos accionables para transformar los datos en un impulsor de valor.",st2:"Implementación de soluciones basadas en la Ciencia de Datos",sp2:"Nuestros expertos desarrollan soluciones de data science específicas para la industria que promueven la toma de decisiones informadas, optimizan las operaciones, automatizan tareas, incrementan la seguridad, mejoran la experiencia del cliente y proporcionan otros beneficios impulsados por datos. Para proyectos complejos, estamos listos para comenzar con una Prueba de Concepto (PoC) o un Producto Mínimo Viable (MVP).",st3:"Evoluciona con la Ciencia de Datos",sp3:"Si tu solución de data science necesita alcanzar nuevos objetivos desafiantes, nuestros expertos te ofrecerán orientación estratégica y táctica. Diseñaremos e implementaremos nuevos modelos de aprendizaje automático, así como características y módulos de software, para fortalecer tu solución con capacidades adicionales impulsadas por ML.",st4:"Soporte para soluciones basadas en la Ciencia de Datos",sp4:"Revisamos de manera regular tus modelos de aprendizaje automático para garantizar su precisión y los ajustamos para asegurar que obtengas información y predicciones de alta calidad. Con un monitoreo proactivo y la resolución eficiente de problemas por parte de un socio de TI confiable, puedes estar seguro de que tu solución funcionará sin inconvenientes",it1:"Information Technology",it2:"Information Technology",it3:"Information Technology",it4:"Information Technology",it5:"Information Technology",s1p:"Software products",s2p:"Software products",s3p:"Software products",s4p:"Software products",s5p:"Software products",vd1:"Detalles del sistema de predicción",vd2:"Detalles de la plataforma de monitoreo de Salmones",vd3:"Detalles del riego de precisión",vd4:"Detalles de la trazabilidad Blockchain",vd5:"Detalles del método de aumento de datos",pt1:"Sistema de Predicción de Rendimiento de Cultivos",pp1:"Este proyecto utiliza aprendizaje automático y datos históricos de clima, suelo y rendimientos para predecir la productividad de cultivos clave como maíz, soja y trigo. Integra datos satelitales y sensores IoT para proporcionar a los agricultores pronósticos precisos y visualizaciones interactivas, permitiéndoles tomar decisiones informadas sobre la siembra y gestión de cultivos.",pt2:"Plataforma de Monitoreo de Salud de Salmones",pp2:"Desarrolla un sistema de vigilancia en tiempo real para la industria salmonera chilena, utilizando visión por computador y análisis de datos para detectar tempranamente enfermedades y parásitos. La plataforma procesa imágenes submarinas y datos de sensores, presentando alertas y dashboards interactivos que permiten a los acuicultores optimizar tratamientos y reducir pérdidas.",pt3:"Optimización de Riego de Precisión",pp3:"Implementa un sistema de riego inteligente que combina datos de humedad del suelo, previsiones meteorológicas y estados fenológicos de los cultivos. Utiliza algoritmos de optimización para generar planes de riego personalizados, visualizados a través de mapas de calor y gráficos temporales, permitiendo a los agricultores maximizar la eficiencia del uso del agua en regiones propensas a la sequía.",pt4:"Trazabilidad Blockchain para Productos Agrícola",pp4:"Crea una plataforma basada en blockchain para rastrear la cadena de suministro de productos agrícolas desde la granja hasta el consumidor. Integra datos de sensores IoT, códigos QR y registros de transporte para ofrecer transparencia total. Incluye un portal web con visualizaciones interactivas de la cadena de suministro, mejorando la confianza del consumidor y facilitando la certificación de productos orgánicos o de comercio justo.",pt5:"Método de aumento de datos basado en modelos de difusión guiados por texto para la detección de brotes en viñedos",pp5:"Desarrolla un propone un método de aumento de datos generativo llamado D4, que utiliza un modelo de difusión guiado por texto para mejorar la detección de brotes en viñedos. Este método aborda los desafíos de la escasez de datos de entrenamiento y la diversidad de dominios en la agricultura, generando imágenes anotadas que preservan la información necesaria para la detección de objetos.",uct1:"1. Análisis de necesidades empresariales",ucc1a:"Delimitación de los objetivos empresariales a cumplir con la ciencia de datos.",ucc1b:"Definición de problemas con la solución de ciencia de datos existente (si la hay).",ucc1c:"Decisión sobre los entregables de la ciencia de datos.",uct2:"2. Preparación de datos",ucc2a:"Determinación de la fuente de datos para la ciencia de datos.",ucc2b:"Recolección, transformación y limpieza de datos.",uct3:"3. Diseño y desarrollo del modelo de aprendizaje automático (ML)",ucc3a:"Elección de las técnicas y métodos óptimos de ciencia de datos.",ucc3b:"Definición de los criterios para la futura evaluación del modelo(s) de ML.",ucc3c:"Desarrollo, entrenamiento, prueba y despliegue del modelo de ML.",uct4:"4. Evaluación y ajuste del modelo de ML",uct5:"5. Entrega de resultados de la ciencia de datos en un formato acordado",ucc5a:"Información de la ciencia de datos lista para uso empresarial en forma de informes y tableros.",ucc5b:"Aplicación personalizada impulsada por ML para uso autoservicio (opcional).",ucc5c:"Integración del modelo de ML en otras aplicaciones (opcional).",uct6:"6. Capacitación de usuarios y administradores, consultas de soporte de ciencia de datos",dst1:"Monitoreo y optimización del cultivo",dsc1:"Uso de sensores IoT para monitorear las condiciones del suelo, agua y aire, y análisis de datos para optimizar el riego y la fertilización.",dst2:"Gestión de la salud de los animales y plantas",dsc2:"Análisis predictivo para detectar enfermedades en etapas tempranas y modelos de aprendizaje automático para predecir brotes de enfermedades.",dst3:"Optimización de la cadena de suministro",dsc3:"Predicción de demanda para ajustar la producción y minimizar desperdicios, y monitoreo en tiempo real del transporte y almacenamiento.",dst4:"Calidad del producto",dsc4:"Análisis de datos para asegurar y mejorar la calidad de los productos y uso de visión por computadora para detectar defectos en productos.",dst5:"Mantenimiento predictivo de equipos",dsc5:"Análisis de datos de sensores en maquinaria para predecir y prevenir fallos, optimizando los tiempos de mantenimiento.",dst6:"Optimización del uso de recursos",dsc6:"Análisis de datos para maximizar la eficiencia en el uso de recursos como agua y energía, implementando prácticas agrícolas sostenibles.",dst7:"Análisis de imágenes para monitoreo de cultivos y animales",dsc7:"Uso de drones y satélites para monitorear la salud y crecimiento de los cultivos, y análisis de imágenes para detectar problemas en el ganado.",dst8:"Optimización de rutas de entrega",dsc8:"Algoritmos de optimización para planificar rutas de entrega más eficientes, reduciendo costos y tiempos de transporte.",dst9:"Personalización de la experiencia del cliente",dsc9:"Análisis de datos de clientes para ofrecer productos y servicios personalizados, mejorando la satisfacción y lealtad del cliente.",dst10:"Gestión de riesgos financieros",dsc10:"Análisis de datos para predecir y gestionar riesgos financieros, implementando estrategias para mitigar riesgos económicos.",dst11:"Optimización de procesos de ventas",dsc11:"Análisis de datos para identificar oportunidades de ventas y mejorar la eficiencia en los procesos de ventas.",dst12:"Planificación y gestión de cosechas",dsc12:"Análisis predictivo para planificar las fechas de siembra y cosecha, y optimización de la gestión de inventarios basados en predicciones de rendimiento.",dsn1:"¿Qué objetivos deseas alcanzar con la ciencia de datos?",dsn2:"Nuestra competencia y experiencia no se limitan a los casos de uso descritos. Envíanos un mensaje, y nuestros consultores te explicarán cómo se puede aplicar la ciencia de datos en tu caso.",dsn3:"Compartir mis necesidades",ttp:"Para obtener los valiosos conocimientos que sus datos esconden, aplicamos tanto métodos estadísticos probados como algoritmos de aprendizaje automático elaborados, incluidas técnicas intrincadas como redes neuronales profundas con más de 10 capas ocultas.",tt1:"Métodos Estadísticos",tt1a:"Estadísticas descriptivas, por ejemplo, para resumir datos de clientes o identificar valores atípicos.",tt1b:"ARMA y ARIMA, para predecir ventas, precios y demanda.",tt1c:"Análisis de componentes principales (PCA), por ejemplo, en la reducción de dimensionalidad de datos multiespectrales de imágenes satelitales de cultivos o en la identificación de factores clave que influyen en la calidad del agua en sistemas acuícolas.",tt1d:"Regresión lineal y no lineal, en la modelación de relación entre variables como en la relación entre variables climáticas y rendimiento de cultivos o en el análisis de la influencia de parámetros de alimentación en el crecimiento de peces.",tt1e:"Análisis de varianza (ANOVA), por ejemplo, en la comparación de eficacia de diferentes tratamientos fitosanitarios en cultivos o en la evaluación de impacto de distintos métodos de cultivo en la producción acuícola.",tt1f:"Árboles de decisión, para la clasificación de suelos agrícolas según idoneidad para diferentes cultivos o la predicción de probabilidad de brotes de enfermedades en piscifactorías.",tt2:"Métodos de Machine Learning no basados en redes neuronales",tt2a:"Árboles de decisión, para clasificar datos de clientes y predecir la probabilidad de falla del equipo.",tt2b:"Máquinas de soporte vectorial (SVM), para detectar fraudes o analizar el sentimiento del cliente.",tt2c:"Random Forests, por ejemplo, en la predicción de rendimiento de cultivos basado en datos históricos y condiciones actuales. También sirve para identificar factores críticos en la propagación de enfermedades en cultivos o en la clasificación de calidad de productos acuícolas.",tt2d:"Gradient Boosting Machines, en la optimización de la dosificación de fertilizantes y/o pesticidas, predicción de crecimiento de algas nocivas o en la estimación de biomasa de peces en jaulas marinas mediantes sensores.",tt2e:"K-Means y otros algoritmos de clustering, por ejemplo, en la segmentación de terrenos agrícolas basadas en características de suelo y microclima o en la agrupación de granjas acuícolas según patrones de producción y manejo.",tt3:"Redes Neuronales, incluyendo Aprendizaje Profundo",tt3a:"Redes Neuronales Convolucionales, para análisis de imágenes y clasificación de objetos.",tt3b:"Redes Neuronales Recurrentes, para análisis de series temporales o procesamiento de lenguaje natural.",tt3c:"Autoencoders, por ejemplo, en la detección de anomalías en datos de sensores IoT en granjas inteligentes, compresión y reconstrucción de datos de monitoreo ambiental en acuicultura o en reducción de reuido de imágenes hiperespectrales de cultivos.",tt4:"Aprendizaje Profundo para Visión por Computador",tt4a:"Redes Neuronales Convolucionales (CNN), por ejemplo, para detección temprana de enfermedades en cultivos y peces mediante análisis de imágenes. También se puede ocupar para clasificación de especies de algas, entre otros.",tt4b:"Redes R-CNN y YOLO, por ejemplo, para detección y conteo en tiempo real de peces en jaulas acuícolas y para identificación de plagas y malezas en campos agrícolas.",tt4c:"Autoencoders y GANs, en generación de imágenes sintéticas para aumentar conjuntos de datos de enfermedades poco comunes en plantas y animales. Sirve, además, para detección de anomalías en imágenes satelitales de cultivos.",tt5:"Modelos de Series Temporales y Forecasting Avanzado",tt5a:"LSTM y GRU, en la predicción de rendimientos de cultivos a largo plazo o en la modelación de patrones de crecimiento en acuicultura.",tt5b:"Transformer y Atención, en el análisis de secuencias complejas en datos genómicos de cultivos y especies acuícolas.",tt5c:"Prophet y TBATS, usado en el forecasting de demanda de productos agrícolas con alta estacionalidad o en el modelado de ciclos de producción acuícola.",tt6:"Técnicas de Optimización y Toma de Decisiones",tt6a:"Aprendizaje por Refuerzo Profundo, por ejemplo, en la optimización de estrategias de riego y fertilización o en el control automático de sistemas de alimentación en acuicultura.",tt6b:"Algoritmos Genéticos y Evolución Diferencial, en la optimización de rutas de distribución de productos agrícolas perecederos o en el diseño de dietas óptimas en acuicultura.",tt6c:"Optimización Bayesiana, por ejemplo, en el ajuste fino de hiperparámetros en modelos de predicción de rendimiento de cultivos o en la optimización de condiciones de crecimiento en sistemas acuapónicos.",tb1:"Lenguajes de Programación",tb2:"Bibliotecas/Frameworks",tb3:"Herramientas/Plataformas",costp:"El costo de tu iniciativa de data science dependerá de la opción de servicio que necesites y de la complejidad general del proyecto. Los rangos de precios que están debajo son solo un punto de referencia.",cparr1:"Desarrollar un componente separado de data science",cp1:"Coste: $ USD 2200 - $ USD 3000",cp1cost:"VER QUÉ COMPONE EL COSTE",cp1a:"Pronóstico: $450 - $600",cp1b:"Predicción: $500 - $700",cp1c:"Optimización y planificación: $400 - $600",cp1d:"Clasificación (por ejemplo, de clientes, proveedores, puntos de venta): $350 - $400",cp1e:"Detección de anomalías: $200 - $300",cp1f:"Detección de fraude: $300 - $400",cparr2:"Desarrollo integral de una solución basada en data science",cp2:"Coste: $ USD 3000 - $ USD 4800",cp2cost:"VER QUÉ COMPONE EL COSTE",cp2a:"Optimización de inventario: $500 - $800",cp2b:"Optimización de precios minoristas: $700 - $1000",cp2c:"Planificación de rutas: $400 - $600",cp2d:"Software personalizado de modelado financiero: $600 - $1200",cp2e:"Mantenimiento predictivo: $500 - $700",cp2f:"Seguros predictivos: $300 - $500",contact1:"Nombre:",contact2:"Correo Electrónico:",contact3:"Mensaje:",contact4:"Enviar",home1:"Explora Nuestros Servicios",home2:"Consigue una Consulta",serv1:"Solicita una Consulta",serv2:"Ir por Implementación",serv3:"Ir por Evolución",serv4:"Ir por Soporte",footer1:"Soluciones basadas en la Ciencia de Datos para agricultura y acuicultura",footer2:"Enlaces rápidos",footer3:"Inicio",footer4:"Servicios",footer5:"Portafolio",footer6:"Casos de uso",footer7:"Contacto",footer8:"Email: info@australmetrics.com",footer9:"Teléfono: +56 9 1234 5678",footer10:"Síguenos",footer11:"© 2024 AustralMetrics. Todos los derechos reservados."},en:{nav1:"Home",nav2:"About Us",nav3:"Services",nav4:"Portfolio",nav5:"Use Cases",nav6:"Data Science",nav7:"Methods and Technologies",nav8:"Costs",nav9:"FAQ",title:"Data Science Consulting for Agriculture and Aquaculture",content:"AustralMetrics specializes in data science consulting services to optimize agricultural and aquaculture production. Through predictive modeling and advanced analytics, we help our clients maximize yields, reduce costs, and minimize environmental impact. From early disease detection to resource optimization, our tailored solutions drive sustainability and efficiency at every stage of the production chain.",services:"Data Science Services We Offer",portfolio:"Our Data Science Portfolio",usecases:"How the Data Science Process Develops with AustralMetrics",datascience:"Cases AustralMetrics Covers with Data Science",technologies:"Methods and Technologies We Use",method:"Methods",techContent:"Technologies",costs:"How Much Does a Data Science Solution Cost?",contact:"Contact Us",st1:"Data Science Consulting",sp1:"Whether you need a machine learning model to solve a specific business task or plan to implement a complex data science solution, our industry analysts and data scientists are ready to offer you a comprehensive consultation. With a detailed project plan and the optimal technology we provide, you will receive actionable steps to transform data into a value driver.",st2:"Implementation of Data Science-Based Solutions",sp2:"Our experts develop industry-specific data science solutions that foster informed decision-making, optimize operations, automate tasks, enhance security, improve customer experience, and provide other data-driven benefits. For complex projects, we are ready to start with a Proof of Concept (PoC) or a Minimum Viable Product (MVP).",st3:"Evolve with Data Science",sp3:"If your data science solution needs to reach new challenging goals, our experts will offer you strategic and tactical guidance. We will design and implement new machine learning models, as well as software features and modules, to strengthen your solution with additional ML-driven capabilities.",st4:"Support for Data Science-Based Solutions",sp4:"We regularly review your machine learning models to ensure accuracy and adjust them to guarantee you receive high-quality insights and predictions. With proactive monitoring and efficient problem-solving from a trusted IT partner, you can be confident that your solution will run smoothly.",it1:"Information Technology",it2:"Information Technology",it3:"Information Technology",it4:"Information Technology",it5:"Information Technology",s1p:"Software products",s2p:"Software products",s3p:"Software products",s4p:"Software products",s5p:"Software products",vd1:"Details of the Prediction System",vd2:"Details of the Salmon Monitoring Platform",vd3:"Details of the Precision Irrigation",vd4:"Details of the Blockchain Traceability",vd5:"Details of the Data Augmentation Method",pt1:"Crop Yield Prediction System",pp1:"This project uses machine learning and historical data on weather, soil, and yields to predict the productivity of key crops such as corn, soybeans, and wheat. It integrates satellite data and IoT sensors to provide farmers with accurate forecasts and interactive visualizations, enabling them to make informed decisions on planting and crop management.",pt2:"Salmon Health Monitoring Platform",pp2:"Develops a real-time surveillance system for the Chilean salmon industry, using computer vision and data analysis to detect diseases and parasites early. The platform processes underwater images and sensor data, presenting alerts and interactive dashboards that allow farmers to optimize treatments and reduce losses.",pt3:"Precision Irrigation Optimization",pp3:"Implements a smart irrigation system that combines soil moisture data, weather forecasts, and crop phenological states. It uses optimization algorithms to generate personalized irrigation plans, visualized through heat maps and time graphs, allowing farmers to maximize water use efficiency in drought-prone regions.",pt4:"Blockchain Traceability for Agricultural Products",pp4:"Creates a blockchain-based platform to track the agricultural product supply chain from farm to consumer. It integrates IoT sensor data, QR codes, and transportation records to provide full transparency. It includes a web portal with interactive supply chain visualizations, improving consumer trust and facilitating certification for organic or fair trade products.",pt5:"Data Augmentation Method Based on Text-Guided Diffusion Models for Vineyard Outbreak Detection",pp5:"Proposes a generative data augmentation method called D4, which uses a text-guided diffusion model to improve outbreak detection in vineyards. This method addresses the challenges of training data scarcity and domain diversity in agriculture, generating annotated images that preserve the necessary information for object detection.",uct1:"1. Business Needs Analysis",ucc1a:"Defining the business goals to be achieved with data science.",ucc1b:"Defining problems with the existing data science solution (if any).",ucc1c:"Deciding on data science deliverables.",uct2:"2. Data Preparation",ucc2a:"Determining the data source for data science.",ucc2b:"Data collection, transformation, and cleaning.",uct3:"3. Machine Learning (ML) Model Design and Development",ucc3a:"Choosing the optimal data science techniques and methods.",ucc3b:"Defining the criteria for future evaluation of the ML model(s).",ucc3c:"Development, training, testing, and deployment of the ML model.",uct4:"4. ML Model Evaluation and Adjustment",uct5:"5. Delivery of Data Science Results in an Agreed Format",ucc5a:"Business-ready data science insights in the form of reports and dashboards.",ucc5b:"ML-powered custom application for self-service use (optional).",ucc5c:"Integration of the ML model into other applications (optional).",uct6:"6. Training for Users and Administrators, Data Science Support Inquiries",dst1:"Crop Monitoring and Optimization",dsc1:"Using IoT sensors to monitor soil, water, and air conditions, and data analysis to optimize irrigation and fertilization.",dst2:"Animal and Plant Health Management",dsc2:"Predictive analysis to detect diseases in early stages and machine learning models to predict disease outbreaks.",dst3:"Supply Chain Optimization",dsc3:"Demand forecasting to adjust production and minimize waste, and real-time monitoring of transportation and storage.",dst4:"Product Quality",dsc4:"Data analysis to ensure and improve product quality, and the use of computer vision to detect defects in products.",dst5:"Predictive Maintenance of Equipment",dsc5:"Analyzing sensor data in machinery to predict and prevent failures, optimizing maintenance times.",dst6:"Resource Use Optimization",dsc6:"Data analysis to maximize efficiency in the use of resources such as water and energy, implementing sustainable agricultural practices.",dst7:"Image Analysis for Crop and Animal Monitoring",dsc7:"Using drones and satellites to monitor crop health and growth, and image analysis to detect problems in livestock.",dst8:"Optimization of Delivery Routes",dsc8:"Optimization algorithms to plan more efficient delivery routes, reducing transportation costs and time.",dst9:"Customer Experience Personalization",dsc9:"Customer data analysis to offer personalized products and services, improving customer satisfaction and loyalty.",dst10:"Financial Risk Management",dsc10:"Data analysis to predict and manage financial risks, implementing strategies to mitigate economic risks.",dst11:"Sales Process Optimization",dsc11:"Data analysis to identify sales opportunities and improve efficiency in sales processes.",dst12:"Harvest Planning and Management",dsc12:"Predictive analysis to plan planting and harvest dates, and optimization of inventory management based on yield forecasts.",dsn1:"What goals do you want to achieve with data science?",dsn2:"Our expertise and experience are not limited to the described use cases. Send us a message, and our consultants will explain how data science can be applied to your case.",dsn3:"Share my needs",ttp:"To extract the valuable insights hidden in your data, we apply both proven statistical methods and advanced machine learning algorithms, including intricate techniques like deep neural networks with over 10 hidden layers.",tt1:"Statistical Methods",tt1a:"Descriptive statistics, for example, to summarize customer data or identify outliers.",tt1b:"ARMA and ARIMA, for predicting sales, prices, and demand.",tt1c:"Principal Component Analysis (PCA), for example, in reducing dimensionality of multispectral data from satellite images of crops or in identifying key factors influencing water quality in aquaculture systems.",tt1d:"Linear and non-linear regression, in modeling relationships between variables, such as between climate variables and crop yields, or in analyzing the influence of feeding parameters on fish growth.",tt1e:"Analysis of Variance (ANOVA), for example, in comparing the effectiveness of different crop protection treatments or in evaluating the impact of different farming methods on aquaculture production.",tt1f:"Decision Trees, for classifying agricultural soils according to suitability for different crops or predicting the likelihood of disease outbreaks in fish farms.",tt2:"Machine Learning Methods Not Based on Neural Networks",tt2a:"Decision Trees, for classifying customer data and predicting the probability of equipment failure.",tt2b:"Support Vector Machines (SVM), for detecting fraud or analyzing customer sentiment.",tt2c:"Random Forests, for example, in predicting crop yield based on historical data and current conditions. It is also used to identify critical factors in disease spread in crops or in classifying the quality of aquaculture products.",tt2d:"Gradient Boosting Machines, in optimizing the dosage of fertilizers and/or pesticides, predicting harmful algae growth, or estimating fish biomass in sea cages using sensors.",tt2e:"K-Means and other clustering algorithms, for example, in segmenting agricultural land based on soil and microclimate characteristics or in clustering aquaculture farms based on production and management patterns.",tt3:"Neural Networks, Including Deep Learning",tt3a:"Convolutional Neural Networks (CNN), for image analysis and object classification.",tt3b:"Recurrent Neural Networks (RNN), for time series analysis or natural language processing.",tt3c:"Autoencoders, for example, in detecting anomalies in IoT sensor data in smart farms, compressing and reconstructing environmental monitoring data in aquaculture, or in reducing noise in hyperspectral images of crops.",tt4:"Deep Learning for Computer Vision",tt4a:"Convolutional Neural Networks (CNN), for example, in early detection of diseases in crops and fish through image analysis. It can also be used for classifying algae species, among others.",tt4b:"R-CNN and YOLO networks, for example, in real-time detection and counting of fish in aquaculture cages and identifying pests and weeds in agricultural fields.",tt4c:"Autoencoders and GANs, for generating synthetic images to augment datasets of rare plant and animal diseases. It is also used for anomaly detection in satellite images of crops.",tt5:"Time Series Models and Advanced Forecasting",tt5a:"LSTM and GRU, for long-term crop yield prediction or modeling growth patterns in aquaculture.",tt5b:"Transformer and Attention, for analyzing complex sequences in genomic data of crops and aquaculture species.",tt5c:"Prophet and TBATS, used in forecasting demand for highly seasonal agricultural products or modeling aquaculture production cycles.",tt6:"Optimization Techniques and Decision-Making",tt6a:"Deep Reinforcement Learning, for example, in optimizing irrigation and fertilization strategies or in the automatic control of feeding systems in aquaculture.",tt6b:"Genetic Algorithms and Differential Evolution, in optimizing distribution routes for perishable agricultural products or in designing optimal diets in aquaculture.",tt6c:"Bayesian Optimization, for example, in fine-tuning hyperparameters in crop yield prediction models or optimizing growth conditions in aquaponic systems.",tb1:"Programming Languages",tb2:"Libraries/Frameworks",tb3:"Tools/Platforms",costp:"The cost of your data science initiative will depend on the service option you need and the overall complexity of the project. The price ranges below are only a reference point.",cparr1:"Developing a separate data science component",cp1:"Cost: $ USD 2200 - $ USD 3000",cp1cost:"SEE WHAT MAKES UP THE COST",cp1a:"Forecasting: $450 - $600",cp1b:"Prediction: $500 - $700",cp1c:"Optimization and planning: $400 - $600",cp1d:"Classification (e.g., customers, suppliers, points of sale): $350 - $400",cp1e:"Anomaly detection: $200 - $300",cp1f:"Fraud detection: $300 - $400",cparr2:"Comprehensive development of a data science-based solution",cp2:"Cost: $ USD 3000 - $ USD 4800",cp2cost:"SEE WHAT MAKES UP THE COST",cp2a:"Inventory optimization: $500 - $800",cp2b:"Retail price optimization: $700 - $1000",cp2c:"Route planning: $400 - $600",cp2d:"Custom financial modeling software: $600 - $1200",cp2e:"Predictive maintenance: $500 - $700",cp2f:"Predictive insurance: $300 - $500",contact1:"Name:",contact2:"Email:",contact3:"Message:",contact4:"Send",home1:"Explore Our Services",home2:"Get a Consultation",serv1:"Request a Consultation",serv2:"Go for Implementation",serv3:"Go for Evolution",serv4:"Go for Support",footer1:"Data Science-Based Solutions for Agriculture and Aquaculture",footer2:"Quick Links",footer3:"Home",footer4:"Services",footer5:"Portfolio",footer6:"Use Cases",footer7:"Contact",footer8:"Email: info@australmetrics.com",footer9:"Phone: +56 9 1234 5678",footer10:"Follow Us",footer11:"© 2024 AustralMetrics. All rights reserved."},fr:{nav1:"Accueli",nav2:"À Propos",nav3:"Services",nav4:"Portfolio",nav5:"Cas d'Utilisation",nav6:"Science des Données",nav7:"Méthodes et Technologies",nav8:"Coûts",nav9:"Foire Aux Questions",title:"Consultation en Science des Données pour l'Agriculture et l'Aquaculture",content:"AustralMetrics est spécialisé dans les services de conseil en science des données pour optimiser la production agricole et aquacole. Grâce à la modélisation prédictive et à l'analyse avancée, nous aidons nos clients à maximiser les rendimientos, à réduire les coûts et à minimiser l'impact environnemental. De la détection précoce des maladies à l'optimisation des ressources, nos solutions sur mesure favorisent la durabilité et l'efficacité à chaque étape de la chaîne de production.",services:"Services de Science des Données que nous offrons",portfolio:"Notre Portefeuille de Science des Données",usecases:"Comment se Déroule le Processus de Science des Données avec AustralMetrics",datascience:"Cas que AustralMetrics Couvre avec la Science des Données",technologies:"Méthodes et Technologies que Nous Utilisons",method:"Méthodes",techContent:"Technologies",costs:"Combien Coûte une Solution de Science des Données?",contact:"Contactez-Nous",st1:"Consultation en Science des Données",sp1:"Que vous ayez besoin d'un modèle d'apprentissage automatique pour résoudre une tâche métier spécifique ou que vous planifiez de mettre en œuvre une solution complexe de science des données, nos analystes industriels et data scientists sont prêts à vous offrir une consultation approfondie. Avec un plan de projet détaillé et la technologie optimale que nous vous fournissons, vous obtiendrez des étapes actionnables pour transformer les données en un moteur de valeur.",st2:"Mise en Œuvre de Solutions Basées sur la Science des Données",sp2:"Nos experts développent des solutions de science des données spécifiques à l'industrie qui favorisent la prise de décision éclairée, optimisent les opérations, automatisent les tâches, augmentent la sécurité, améliorent l'expérience client et offrent d'autres avantages basés sur les données. Pour des projets complexes, nous sommes prêts à démarrer avec une Preuve de Concept (PoC) ou un Produit Minimum Viable (MVP).",st3:"Évoluez avec la Science des Données",sp3:"Si votre solution de science des données doit atteindre de nouveaux objectifs ambitieux, nos experts vous proposeront des orientations stratégiques et tactiques. Nous concevrons et mettrons en œuvre de nouveaux modèles d'apprentissage automatique, ainsi que des fonctionnalités et des modules logiciels, pour renforcer votre solution avec des capacités supplémentaires pilotées par l'apprentissage automatique.",st4:"Support pour Solutions Basées sur la Science des Données",sp4:"Nous révisons régulièrement vos modèles d'apprentissage automatique pour garantir leur précision et les ajustons pour vous assurer des informations et des prédictions de haute qualité. Avec un suivi proactif et une résolution efficace des problèmes par un partenaire informatique fiable, vous pouvez être sûr que votre solution fonctionnera sans encombre.",it1:"Technologie de l'Information",it2:"Technologie de l'Information",it3:"Technologie de l'Information",it4:"Technologie de l'Information",it5:"Technologie de l'Information",s1p:"Produits Logiciels",s2p:"Produits Logiciels",s3p:"Produits Logiciels",s4p:"Produits Logiciels",s5p:"Produits Logiciels",vd1:"Détails du système de prédiction",vd2:"Détails de la plateforme de surveillance des saumons",vd3:"Détails de l'irrigation de précision",vd4:"Détails de la traçabilité par Blockchain",vd5:"Détails de la méthode d'augmentation des données",pt1:"Système de Prévision des Rendements des Cultures",pp1:"Ce projet utilise l'apprentissage automatique et les données historiques sur le climat, le sol et les rendements pour prédire la productivité des principales cultures telles que le maïs, le soja et le blé. Il intègre des données satellites et des capteurs IoT pour fournir aux agriculteurs des prévisions précises et des visualisations interactives, leur permettant de prendre des décisions éclairées sur la plantation et la gestion des cultures.",pt2:"Plateforme de Surveillance de la Santé des Saumons",pp2:"Développe un système de surveillance en temps réel pour l'industrie chilienne du saumon, utilisant la vision par ordinateur et l'analyse de données pour détecter précocement les maladies et les parasites. La plateforme traite des images sous-marines et des données de capteurs, présentant des alertes et des tableaux de bord interactifs qui permettent aux aquaculteurs d'optimiser les traitements et de réduire les pertes.",pt3:"Optimisation de l'Irrigation de Précision",pp3:"Met en œuvre un système d'irrigation intelligent qui combine des données sur l'humidité du sol, des prévisions météorologiques et les états phénologiques des cultures. Il utilise des algorithmes d'optimisation pour générer des plans d'irrigation personnalisés, visualisés à travers des cartes thermiques et des graphiques temporels, permettant aux agriculteurs de maximiser l'efficacité de l'utilisation de l'eau dans les régions sujettes à la sécheresse.",pt4:"Traçabilité Blockchain pour Produits Agricoles",pp4:"Crée une plateforme basée sur la blockchain pour suivre la chaîne d'approvisionnement des produits agricoles de la ferme au consommateur. Elle intègre des données de capteurs IoT, des codes QR et des registres de transport pour offrir une transparence totale. Elle comprend un portail web avec des visualisations interactives de la chaîne d'approvisionnement, améliorant la confiance des consommateurs et facilitant la certification des produits biologiques ou équitables.",pt5:"Méthode d'Augmentation de Données Basée sur des Modèles de Diffusion Guidés par Texte pour la Détection des Épidémies dans les Vignobles",pp5:"Propose une méthode d'augmentation de données générative appelée D4, qui utilise un modèle de diffusion guidé par texte pour améliorer la détection des épidémies dans les vignobles. Cette méthode répond aux défis du manque de données d'entraînement et de la diversité des domaines en agriculture, générant des images annotées qui conservent les informations nécessaires à la détection d'objets.",uct1:"1. Analyse des Besoins Métier",ucc1a:"Définition des objectifs métier à atteindre avec la science des données.",ucc1b:"Définition des problèmes avec la solution existante de science des données (le cas échéant).",ucc1c:"Décision sur les livrables de la science des données.",uct2:"2. Préparation des Données",ucc2a:"Détermination de la source de données pour la science des données.",ucc2b:"Collecte, transformation et nettoyage des données.",uct3:"3. Conception et Développement du Modèle d'Apprentissage Automatique (ML)",ucc3a:"Choix des techniques et méthodes optimales de science des données.",ucc3b:"Définition des critères pour l'évaluation future du modèle(s) ML.",ucc3c:"Développement, formation, test et déploiement du modèle ML.",uct4:"4. Évaluation et Ajustement du Modèle ML",uct5:"5. Livraison des Résultats de la Science des Données sous un Format Convenu",ucc5a:"Résultats de science des données prêts à l'usage métier sous forme de rapports et tableaux de bord.",ucc5b:"Application personnalisée pilotée par l'apprentissage automatique pour un usage en libre-service (optionnel).",ucc5c:"Intégration du modèle ML dans d'autres applications (optionnel).",uct6:"6. Formation des Utilisateurs et Administrateurs, Support de la Science des Données",dst1:"Suivi et Optimisation des Cultures",dsc1:"Utilisation de capteurs IoT pour surveiller les conditions du sol, de l'eau et de l'air, et analyse des données pour optimiser l'irrigation et la fertilisation.",dst2:"Gestion de la Santé des Animaux et des Plantes",dsc2:"Analyse prédictive pour détecter les maladies aux premiers stades et modèles d'apprentissage automatique pour prédire les épidémies.",dst3:"Optimisation de la Chaîne d'Approvisionnement",dsc3:"Prévision de la demande pour ajuster la production et minimiser les déchets, et suivi en temps réel du transport et du stockage.",dst4:"Qualité des Produits",dsc4:"Analyse des données pour garantir et améliorer la qualité des produits, et utilisation de la vision par ordinateur pour détecter les défauts des produits.",dst5:"Maintenance Prédictive des Équipements",dsc5:"Analyse des données des capteurs dans les machines pour prédire et prévenir les pannes, optimisant les temps de maintenance.",dst6:"Optimisation de l'Utilisation des Ressources",dsc6:"Analyse des données pour maximiser l'efficacité dans l'utilisation des ressources telles que l'eau et l'énergie, en mettant en œuvre des pratiques agricoles durables.",dst7:"Analyse d'Images pour le Suivi des Cultures et des Animaux",dsc7:"Utilisation de drones et de satellites pour surveiller la santé et la croissance des cultures, et analyse des images pour détecter les problèmes dans le bétail.",dst8:"Optimisation des Itinéraires de Livraison",dsc8:"Algorithmes d'optimisation pour planifier des itinéraires de livraison plus efficaces, réduisant les coûts et les temps de transport.",dst9:"Personnalisation de l'Expérience Client",dsc9:"Analyse des données des clients pour offrir des produits et services personnalisés, améliorant la satisfaction et la fidélité des clients.",dst10:"Gestion des Risques Financiers",dsc10:"Analyse des données pour prédire et gérer les risques financiers, en mettant en œuvre des stratégies pour atténuer les risques économiques.",dst11:"Optimisation des Processus de Vente",dsc11:"Analyse des données pour identifier des opportunités de vente et améliorer l'efficacité des processus de vente.",dst12:"Planification et Gestion des Récoltes",dsc12:"Analyse prédictive pour planifier les dates de semis et de récolte, et optimisation de la gestion des stocks en fonction des prévisions de rendement.",dsn1:"Quels Objectifs Souhaitez-Vous Atteindre avec la Science des Données?",dsn2:"Notre expertise et notre expérience ne se limitent pas aux cas d'utilisation décrits. Envoyez-nous un message, et nos consultants vous expliqueront comment la science des données peut s'appliquer à votre cas.",dsn3:"Partager mes Besoins",ttp:"Pour obtenir les précieuses informations cachées dans vos données, nous appliquons à la fois des méthodes statistiques éprouvées et des algorithmes d'apprentissage automatique avancés, y compris des techniques complexes comme les réseaux neuronaux profonds avec plus de 10 couches cachées.",tt1:"Méthodes Statistiques",tt1a:"Statistiques descriptives, par exemple, pour résumer les données des clients ou identifier les valeurs aberrantes.",tt1b:"ARMA et ARIMA, pour prédire les ventes, les prix et la demande.",tt1c:"Analyse en Composantes Principales (ACP), par exemple, pour réduire la dimensionnalité des données multispectrales issues d'images satellites de cultures ou pour identifier les facteurs clés influençant la qualité de l'eau dans les systèmes aquacoles.",tt1d:"Régression linéaire et non linéaire, dans la modélisation des relations entre variables, comme entre les variables climatiques et les rendements des cultures, ou dans l'analyse de l'influence des paramètres d'alimentation sur la croissance des poissons.",tt1e:"Analyse de la variance (ANOVA), par exemple, pour comparer l'efficacité de différents traitements phytosanitaires dans les cultures ou pour évaluer l'impact de différentes méthodes de culture sur la production aquacole.",tt1f:"Arbres de décision, pour classer les sols agricoles selon leur adéquation à différentes cultures ou prédire la probabilité de flambées de maladies dans les piscicultures.",tt2:"Méthodes d'Apprentissage Automatique Non Basées sur des Réseaux Neuronaux",tt2a:"Arbres de décision, pour classer les données des clients et prédire la probabilité de panne des équipements.",tt2b:"Machines à vecteurs de support (SVM), pour détecter la fraude ou analyser les sentiments des clients.",tt2c:"Forêts aléatoires, par exemple, pour prédire les rendements des cultures à partir des données historiques et des conditions actuelles. Elles sont également utilisées pour identifier les facteurs critiques dans la propagation des maladies des cultures ou dans la classification de la qualité des produits aquacoles.",tt2d:"Machines de Gradient Boosting, pour optimiser la dose d'engrais et/ou de pesticides, prédire la croissance des algues nuisibles ou estimer la biomasse des poissons dans des cages marines à l'aide de capteurs.",tt2e:"K-Means et autres algorithmes de clustering, par exemple, pour segmenter les terres agricoles en fonction des caractéristiques du sol et du microclimat, ou pour regrouper les fermes aquacoles selon les schémas de production et de gestion.",tt3:"Réseaux Neuronaux, y Compris l'Apprentissage Profond",tt3a:"Réseaux Neuronaux Convolutionnels (CNN), pour l'analyse d'images et la classification d'objets.",tt3b:"Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN), pour l'analyse de séries chronologiques ou le traitement du langage naturel.",tt3c:"Autoencodeurs, par exemple, pour détecter les anomalies dans les données des capteurs IoT dans les fermes intelligentes, compresser et reconstruire les données de surveillance environnementale dans l'aquaculture, ou réduire le bruit dans les images hyperspectrales des cultures.",tt4:"Apprentissage Profond pour la Vision par Ordinateur",tt4a:"Réseaux Neuronaux Convolutionnels (CNN), par exemple, pour la détection précoce de maladies dans les cultures et les poissons via l'analyse d'images. Il peut également être utilisé pour classer les espèces d'algues, entre autres.",tt4b:"Réseaux R-CNN et YOLO, par exemple, pour la détection et le comptage en temps réel des poissons dans les cages aquacoles et pour l'identification des ravageurs et des mauvaises herbes dans les champs agricoles.",tt4c:"Autoencodeurs et GANs, pour générer des images synthétiques afin d'augmenter les ensembles de données sur les maladies rares des plantes et des animaux. Ils sont également utilisés pour la détection d'anomalies dans les images satellites des cultures.",tt5:"Modèles de Séries Chronologiques et Prévisions Avancées",tt5a:"LSTM et GRU, pour la prévision des rendements des cultures à long terme ou pour la modélisation des schémas de croissance en aquaculture.",tt5b:"Transformers et Attention, pour analyser des séquences complexes dans les données génomiques des cultures et des espèces aquacoles.",tt5c:"Prophet et TBATS, utilisés dans la prévision de la demande pour les produits agricoles à forte saisonnalité ou dans la modélisation des cycles de production aquacole.",tt6:"Techniques d'Optimisation et de Prise de Décision",tt6a:"Apprentissage par renforcement profond, par exemple, pour optimiser les stratégies d'irrigation et de fertilisation ou pour contrôler automatiquement les systèmes d'alimentation dans l'aquaculture.",tt6b:"Algorithmes génétiques et évolution différentielle, dans l'optimisation des itinéraires de distribution des produits agricoles périssables ou dans la conception de régimes alimentaires optimaux en aquaculture.",tt6c:"Optimisation Bayésienne, par exemple, pour ajuster finement les hyperparamètres dans les modèles de prévision de rendement des cultures ou pour optimiser les conditions de croissance dans les systèmes aquaponiques.",tb1:"Langages de Programmation",tb2:"Bibliothèques/Cadres de développement",tb3:"Outils/Plateformes",costp:"Le coût de votre initiative en science des données dépendra de l'option de service dont vous avez besoin et de la complexité générale du projet. Les fourchettes de prix ci-dessous ne sont qu'un point de référence.",cparr1:"Développement d'un composant distinct de science des données",cp1:"Coût : $ USD 2200 - $ USD 3000",cp1cost:"VOIR CE QUI COMPOSE LE COÛT",cp1a:"Prévisions : $450 - $600",cp1b:"Prédiction : $500 - $700",cp1c:"Optimisation et planification : $400 - $600",cp1d:"Classification (par exemple, clients, fournisseurs, points de vente) : $350 - $400",cp1e:"Détection d'anomalies : $200 - $300",cp1f:"Détection de fraude : $300 - $400",cparr2:"Développement intégral d'une solution basée sur la science des données",cp2:"Coût : $ USD 3000 - $ USD 4800",cp2cost:"VOIR CE QUI COMPOSE LE COÛT",cp2a:"Optimisation des stocks : $500 - $800",cp2b:"Optimisation des prix de détail : $700 - $1000",cp2c:"Planification des itinéraires : $400 - $600",cp2d:"Logiciel de modélisation financière sur mesure : $600 - $1200",cp2e:"Maintenance prédictive : $500 - $700",cp2f:"Assurance prédictive : $300 - $500",contact1:"Nom:",contact2:"Courriel:",contact3:"Message:",contact4:"Envoyer",home1:"Explorez Nos Services",home2:"Obtenez une Consultation",serv1:"Demander une Consultation",serv2:"Optez pour la Mise en Œuvre",serv3:"Optez pour l'Évolution",serv4:"Optez pour le Support",footer1:"Solutions Basées sur la Science des Données pour l'Agriculture et l'Aquaculture",footer2:"Liens Rapides",footer3:"Accueli",footer4:"Services",footer5:"Portfolio",footer6:"Cas d'Utilisation",footer7:"Contact",footer8:"Email: info@australmetrics.com",footer9:"Téléphone : +56 9 1234 5678",footer10:"Suivez-Nous",footer11:"© 2024 AustralMetrics. Tous droits réservés."},zh:{nav1:"首页",nav2:"关于我们",nav3:"服务",nav4:"案例集",nav5:"使用案例",nav6:"数据科学",nav7:"方法和技术",nav8:"成本",nav9:"常见问题",title:"农业和水产养殖的数据科学咨询",content:"AustralMetrics专注于数据科学咨询服务，以优化农业和水产养殖生产。通过预测建模和高级分析，我们帮助客户最大化产量，降低成本，并最小化对环境的影响。从早期疾病检测到资源优化，我们的定制解决方案推动了可持续性和效率在生产链的每个阶段。",services:"我们提供的数据科学服务",portfolio:"我们的数据科学项目组合",usecases:"AustralMetrics的数据科学流程如何发展",datascience:"AustralMetrics涵盖的数据科学案例",technologies:"我们使用的方法和技术",method:"方法",techContent:"技术",costs:"数据科学解决方案的费用是多少？",contact:"联系我们",st1:"数据科学咨询",sp1:"无论您是需要机器学习模型来解决特定的业务任务，还是计划实施复杂的数据科学解决方案，我们的行业分析师和数据科学家都随时准备为您提供全面的咨询。通过我们提供的详细项目计划和最佳技术，您将获得切实可行的步骤，将数据转化为价值驱动力。",st2:"基于数据科学的解决方案实施",sp2:"我们的专家开发特定行业的数据科学解决方案，促进信息决策，优化运营，自动化任务，提高安全性，改善客户体验，并提供其他数据驱动的好处。对于复杂项目，我们已准备好从概念验证（PoC）或最小可行产品（MVP）开始。",st3:"与数据科学一起进化",sp3:"如果您的数据科学解决方案需要实现新的挑战性目标，我们的专家将为您提供战略和战术指导。我们将设计并实施新的机器学习模型，以及软件功能和模块，以增强您的解决方案，使其具有更多由机器学习推动的能力。",st4:"数据科学解决方案支持",sp4:"我们定期审查您的机器学习模型以确保其准确性，并对其进行调整，以确保您获得高质量的见解和预测。通过可靠的IT合作伙伴的主动监控和高效问题解决，您可以放心，您的解决方案将顺利运行。",it1:"信息技术",it2:"信息技术",it3:"信息技术",it4:"信息技术",it5:"信息技术",s1p:"软件产品",s2p:"软件产品",s3p:"软件产品",s4p:"软件产品",s5p:"软件产品",vd1:"预测系统详情",vd2:"鲑鱼监测平台详情",vd3:"精准灌溉详情",vd4:"区块链溯源详情",vd5:"数据增强方法详情",pt1:"作物产量预测系统",pp1:"该项目使用机器学习和关于天气、土壤和产量的历史数据来预测主要作物（如玉米、大豆和小麦）的生产力。它集成了卫星数据和物联网传感器，为农民提供准确的预测和互动式可视化，帮助他们在种植和作物管理上做出明智的决策。",pt2:"鲑鱼健康监测平台",pp2:"开发了一个针对智利鲑鱼养殖业的实时监测系统，使用计算机视觉和数据分析技术，早期检测疾病和寄生虫。该平台处理水下图像和传感器数据，提供警报和互动式仪表盘，帮助水产养殖者优化治疗并减少损失。",pt3:"精准灌溉优化",pp3:"实施一个智能灌溉系统，结合土壤湿度数据、天气预报和作物的物候状态。它使用优化算法生成个性化的灌溉计划，通过热图和时间图可视化，使农民能够在干旱地区最大化水资源利用效率。",pt4:"农产品区块链溯源",pp4:"创建一个基于区块链的平台，追踪从农场到消费者的农产品供应链。它集成了物联网传感器数据、二维码和运输记录，提供全面透明度。该平台包括一个带有互动式供应链可视化的门户网站，提升消费者信任并促进有机或公平贸易产品的认证。",pt5:"基于文本引导扩散模型的葡萄园爆发检测数据扩充方法",pp5:"提出了一种称为D4的生成性数据扩充方法，利用文本引导的扩散模型来改进葡萄园爆发检测。该方法解决了农业中训练数据稀缺和领域多样性的问题，生成注释图像，保留了用于对象检测的必要信息。",uct1:"1. 商业需求分析",ucc1a:"定义通过数据科学实现的业务目标。",ucc1b:"定义现有数据科学解决方案的问题（如果有）。",ucc1c:"确定数据科学的交付成果。",uct2:"2. 数据准备",ucc2a:"确定数据科学的数据来源。",ucc2b:"数据收集、转换和清理。",uct3:"3. 机器学习（ML）模型设计与开发",ucc3a:"选择最优的数据科学技术和方法。",ucc3b:"定义ML模型的未来评估标准。",ucc3c:"开发、训练、测试和部署ML模型。",uct4:"4. ML模型评估和调整",uct5:"5. 按商定格式交付数据科学成果",ucc5a:"以报告和仪表盘形式提供业务就绪的数据科学见解。",ucc5b:"ML驱动的定制应用程序，用于自助服务（可选）。",ucc5c:"将ML模型集成到其他应用程序中（可选）。",uct6:"6. 用户和管理员培训，数据科学支持咨询",dst1:"作物监测与优化",dsc1:"使用物联网传感器监测土壤、水和空气条件，并通过数据分析优化灌溉和施肥。",dst2:"动植物健康管理",dsc2:"通过预测分析检测早期疾病，并使用机器学习模型预测疾病爆发。",dst3:"供应链优化",dsc3:"需求预测以调整生产并减少浪费，并实时监控运输和存储。",dst4:"产品质量",dsc4:"数据分析确保并提高产品质量，使用计算机视觉检测产品缺陷。",dst5:"设备的预测性维护",dsc5:"通过分析机械中的传感器数据预测和防止故障，优化维护时间。",dst6:"资源使用优化",dsc6:"数据分析最大化水资源和能源的利用效率，实施可持续的农业实践。",dst7:"作物和动物监测的图像分析",dsc7:"使用无人机和卫星监测作物的健康和生长，并通过图像分析检测牲畜中的问题。",dst8:"优化配送路线",dsc8:"使用优化算法规划更高效的配送路线，减少运输成本和时间。",dst9:"客户体验个性化",dsc9:"分析客户数据以提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。",dst10:"金融风险管理",dsc10:"通过数据分析预测和管理金融风险，实施战略以减轻经济风险。",dst11:"销售流程优化",dsc11:"通过数据分析识别销售机会并提高销售流程的效率。",dst12:"收获规划与管理",dsc12:"预测性分析用于规划播种和收获日期，并基于产量预测优化库存管理。",dsn1:"您希望通过数据科学实现哪些目标？",dsn2:"我们的专业知识和经验不仅限于上述用例。给我们发送消息，我们的顾问将向您解释如何将数据科学应用到您的情况中。",dsn3:"分享我的需求",ttp:"为了从您的数据中提取隐藏的宝贵见解，我们应用了经过验证的统计方法和先进的机器学习算法，包括深度神经网络等复杂技术，拥有超过10个隐藏层。",tt1:"统计方法",tt1a:"描述性统计，例如，总结客户数据或识别异常值。",tt1b:"ARMA 和 ARIMA，用于预测销售、价格和需求。",tt1c:"主成分分析 (PCA)，例如，用于减少作物卫星图像的多光谱数据维度，或识别影响水产养殖水质的关键因素。",tt1d:"线性和非线性回归，用于变量之间关系的建模，例如气候变量和作物产量之间的关系，或分析饲料参数对鱼类生长的影响。",tt1e:"方差分析 (ANOVA)，例如，比较不同农作物保护措施的有效性，或评估不同耕作方法对水产养殖产量的影响。",tt1f:"决策树，用于根据不同作物的适宜性分类农业土壤，或预测鱼类养殖场疾病暴发的可能性。",tt2:"非神经网络的机器学习方法",tt2a:"决策树，用于分类客户数据并预测设备故障的可能性。",tt2b:"支持向量机 (SVM)，用于检测欺诈或分析客户情绪。",tt2c:"随机森林，例如，用于基于历史数据和当前条件预测作物产量，也用于识别作物疾病传播的关键因素或分类水产养殖产品的质量。",tt2d:"梯度提升机器 (GBM)，用于优化肥料和/或农药的剂量，预测有害藻类的生长，或通过传感器估算海上网箱中的鱼类生物量。",tt2e:"K-均值和其他聚类算法，例如，用于根据土壤和微气候特征对农业土地进行分区，或根据生产和管理模式对水产养殖场进行聚类。",tt3:"神经网络，包括深度学习",tt3a:"卷积神经网络 (CNN)，用于图像分析和对象分类。",tt3b:"循环神经网络 (RNN)，用于时间序列分析或自然语言处理。",tt3c:"自动编码器，例如，用于检测智能农场物联网传感器数据中的异常，压缩和重建水产养殖中的环境监测数据，或减少作物高光谱图像中的噪声。",tt4:"深度学习用于计算机视觉",tt4a:"卷积神经网络 (CNN)，例如，通过图像分析，早期检测作物和鱼类的疾病。也可用于分类藻类物种等。",tt4b:"R-CNN 和 YOLO 网络，例如，用于实时检测和计数水产养殖网箱中的鱼类，并识别农田中的害虫和杂草。",tt4c:"自动编码器和生成对抗网络 (GANs)，用于生成合成图像，以增强稀有植物和动物疾病数据集，也用于检测作物卫星图像中的异常。",tt5:"时间序列模型和高级预测",tt5a:"长短期记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU)，用于长期作物产量预测或水产养殖中的生长模式建模。",tt5b:"Transformer 和注意力机制，用于分析作物和水产养殖物种基因组数据中的复杂序列。",tt5c:"Prophet 和 TBATS，用于高季节性农产品需求的预测或水产养殖生产周期的建模。",tt6:"优化技术与决策",tt6a:"深度强化学习，例如，用于优化灌溉和施肥策略，或自动控制水产养殖中的喂养系统。",tt6b:"遗传算法和差分进化，用于优化易腐农产品的分配路线，或设计水产养殖中的最佳饮食。",tt6c:"贝叶斯优化，例如，用于精调作物产量预测模型的超参数，或优化水产养殖系统的生长条件。",tb1:"编程语言",tb2:"库/框架 ",tb3:"工具/平台",costp:"您的数据科学项目的成本将取决于您所需的服务选项以及项目的整体复杂性。下面的价格范围仅供参考。",cparr1:"开发独立的数据科学组件",cp1:"成本：$ USD 2200 - $ USD 3000",cp1cost:"查看成本构成",cp1a:"预测：$450 - $600",cp1b:"预测分析：$500 - $700",cp1c:"优化和规划：$400 - $600",cp1d:"分类（例如，客户、供应商、销售点）：$350 - $400",cp1e:"异常检测：$200 - $300",cp1f:"欺诈检测：$300 - $400",cparr2:"基于数据科学的完整解决方案开发",cp2:"成本：$ USD 3000 - $ USD 4800",cp2cost:"查看成本构成",cp2a:"库存优化：$500 - $800",cp2b:"零售价格优化：$700 - $1000",cp2c:"路线规划：$400 - $600",cp2d:"定制财务建模软件：$600 - $1200",cp2e:"预测性维护：$500 - $700",cp2f:"预测性保险：$300 - 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