人工智能推动林业管理及研究新趋势( 二 ) 由于生态环境的日益恶化

数据限制：在数据层面，由于SciDB仍处于开发和改进阶段，仅提供C语言接口。因此，对于以非C语言编写的分布式计算框架，基于SciDB的林业数据存储没有广泛使用.
精度限制：作业对象识别的精确率不够高，目前采用人工神经网络建立的模型识别率大多是80%~90% 。
应用模式限制：利用人工神经网络得出的结果往往需要经过人工处理后才可以应用到林业相关领域中，对处理的数据形式化要求较高，造成人工神经网络方法在解决林业作业问题时的效率、准确率的局限。
六人工智能在林业领域的发展趋势5G应用：随着5G技术的发展和物联网技术的广泛应用，林业大数据技术将得到进一步发展和更广泛的应用。
流量计算应用：流量计算的相关技术可以应用于暴雨等林业数据的处理，从而可以实时、自动地进行数据计算。
林业数据可视化：在林业数据可视化过程中，可以引入VR技术来提高系统的交互能力和用户体验。
多学科集合应用：提升在应用中的自主性与智能性研究。将人工神经网络系统与模糊理论、灰色系统、遗传算法等方法结合，形成智能化的计算机制，能够从结构与基理上提升神经网络模型的自主性与智能性。
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