Previsione delle violazioni nella catena refrigerata basata su reti neurali
Quelle: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352146521001234
Un approccio di apprendimento automatico che utilizza modelli di reti neurali per rilevare precocemente le deviazioni dai limiti di temperatura e umidità prescritti nelle catene di trasporto refrigerato (reefer), prevedendo così potenziali violazioni degli standard della catena del freddo.
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