This paper focuses on two varieties of date fruits in the tamr stage.  การแปล - This paper focuses on two varieties of date fruits in the tamr stage.  ไทย วิธีการพูด

This paper focuses on two varieties

This paper focuses on two varieties of date fruits in the tamr stage. Bomaan and Lolo are
among the most common date fruits in the Gulf area. Ten date fruits of each variety were
picked from the El-Sad factory randomly. The image of each fruit was captured using the
Mavica digital camera under fluorescent illumination. Matlab of Mathworks was used to find
out the R, G, and B intensity of each pixel of each fruit’s image and then to calculate the mean
value for each fruit. The fructose and glucose content of each fruit were determined using the
HPLC technique. Since sucrose decomposes into mono sugars under storage conditions, it
was neglected in this study. Furthermore, HPLC results showed that sucrose content is less
than 0.2% in the whole sample. SPSS regression tools were used to relate each fruit fructose
and glucose content to its associate R and G intensity mean value. As a result, prediction
equations of fructose and glucose content according to R or G intensity were developed for
each variety. For validation, additional samples of 43 fruits of the two varieties were
collected from two different sources. 31 of them were gathered from the El-Sad factory and
the rest were collected from the local market were nobody could trace their producer. The
fruits in the additional samples were handled in the same way the first sample’s fruits were
handled. The one exception was that the values of color intensity were applied in the
associated prediction equation and the predicted values of sugar content were compared to the
resulting values from the HPLC system. SPSS was used to find out the prediction error for
each variety.
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
เอกสารนี้มุ่งเน้นเกี่ยวกับพันธุ์ผลไม้วันสองในระยะ tamr Bomaan และโลโล ระหว่างผลไม้วันทั่วบริเวณอ่าว ผลไม้วันสิบของแต่ละ รับจากโรงงานเอเศร้าแบบสุ่ม ภาพของผลไม้แต่ละถูกบันทึกโดยใช้การ กล้องดิจิตอล Mavica ภายใต้แสงสว่างเรืองแสง ใช้ Matlab Mathworks หา ออก R, G และ B ความเข้มของแต่ละพิกเซลของผลไม้แต่ละรูปแล้วคำนวณค่าเฉลี่ย ค่าสำหรับผลไม้แต่ละ เนื้อหาฟรักโทสและกลูโคสของผลไม้แต่ละถูกกำหนดโดยใช้การ เทคนิค HPLC เนื่องจาก decomposes ซูโครสเป็นน้ำตาลโมโนภายใต้สภาพการจัดเก็บ มัน เป็นที่ที่ไม่มีกิจกรรมในการศึกษานี้ นอกจากนี้ HPLC ผลพบว่า ซูโครสเนื้อหามีน้อย กว่า 0.2% จากตัวอย่างทั้งหมด โปรแกรมถดถอยเครื่องมือใช้ในการเชื่อมโยงแต่ละผลไม้ฟรักโทส และน้ำตาลในเนื้อหาของรศ R และ G ความเข้มหมายถึง ค่า เป็นผล ทำนาย สมการของเนื้อหาฟรักโทสและกลูโคสตามความเข้มของ R หรือ G ได้รับการพัฒนาสำหรับ ความหลากหลายแต่ละ สำหรับการตรวจสอบ ตัวอย่างเพิ่มเติมของผลไม้ 43 ของสองสายพันธุ์ดี รวบรวมจากแหล่งต่าง ๆ 2 แหล่ง 31 ของพวกเขาได้รวบรวมจากโรงงานเอเศร้า และ ส่วนเหลือถูกรวบรวมจากตลาดท้องถิ่นไม่มีใครสามารถติดตามโปรดิวเซอร์ของพวกเขา ที่ ผลไม้ตัวอย่างเพิ่มเติมถูกจัดการแบบเดียวกับที่มีผลไม้เป็นอย่างแรก จัดการ ข้อยกเว้นหนึ่งว่า ค่าของความเข้มของสีถูกนำไปใช้ในการ สมการพยากรณ์ที่เกี่ยวข้องและค่าคาดการณ์ของเนื้อหาน้ำตาลถูกเปรียบเทียบกับการ ค่าผลลัพธ์จากระบบ HPLC โปรแกรมใช้ในการค้นหาข้อผิดพลาดการคาดเดาสำหรับ ความหลากหลายแต่ละ
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
บทความนี้มุ่งเน้นไปที่สองสายพันธุ์ของผลไม้วันที่อยู่ในขั้นตอน tamr Bomaan
และโลโลอยู่ในหมู่ผลไม้วันที่พบมากที่สุดในพื้นที่อ่าว สิบวันผลไม้ของความหลากหลายในแต่ละถูกหยิบมาจากโรงงาน El-Sad สุ่ม
ภาพของผลไม้แต่ละถูกจับโดยใช้กล้องดิจิตอล Mavica ภายใต้การส่องสว่างเรืองแสง
Matlab ของ Mathworks
ถูกใช้ในการหาออกR, G, B
และความรุนแรงของพิกเซลของภาพผลไม้ของแต่ละคนแต่ละคนและจากนั้นในการคำนวณค่าเฉลี่ยค่าสำหรับผลไม้แต่ละ ฟรุกโตสกลูโคสและเนื้อหาของผลไม้แต่ละได้รับการพิจารณาโดยใช้เทคนิค HPLC ตั้งแต่ซูโครสสลายเป็นน้ำตาลขาวดำภายใต้สภาพการเก็บรักษาก็ถูกละเลยในการศึกษานี้ นอกจากนี้ผล HPLC พบว่าเนื้อหาน้ำตาลน้อยกว่า0.2% ในกลุ่มตัวอย่างทั้งหมด เครื่องมือการถดถอย SPSS ถูกนำมาใช้จะเกี่ยวข้องกับผลไม้แต่ละฟรุกโตสและกลูโคสเนื้อหาของR G ร่วมและความเข้มของค่าเฉลี่ย เป็นผลให้การคาดการณ์สมการของฟรุกโตสกลูโคสและเนื้อหาตามความเข้ม R หรือจีได้รับการพัฒนาสำหรับความหลากหลายในแต่ละ สำหรับการตรวจสอบตัวอย่างที่เพิ่มขึ้นของผลไม้ 43 ของทั้งสองสายพันธุ์ที่ถูกเก็บมาจากสองแหล่งที่แตกต่างกัน วันที่ 31 ของพวกเขาถูกรวบรวมมาจากโรงงาน El-Sad และส่วนที่เหลือถูกเก็บมาจากตลาดในประเทศได้ไม่มีใครสามารถติดตามผลิตของพวกเขา ผลไม้ในตัวอย่างเพิ่มเติมถูกจัดการในลักษณะเดียวกับผลไม้ตัวอย่างแรกของถูกจัดการ ข้อยกเว้นประการหนึ่งคือการที่ค่าความเข้มของสีถูกนำไปใช้ในสมการทำนายที่เกี่ยวข้องและค่าคาดการณ์ของปริมาณน้ำตาลที่ถูกเมื่อเทียบกับค่าที่เกิดจากระบบHPLC SPSS ถูกใช้ในการหาข้อผิดพลาดของการคาดการณ์สำหรับความหลากหลายในแต่ละ












การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
กระดาษนี้จะเน้นพันธุ์ผลไม้ ในวันที่ tamr เวที bomaan และโลโลเป็น
ในหมู่ที่พบมากที่สุดวันที่ผลไม้ในพื้นที่อ่าว สิบวันผลไม้หลากหลายแต่ละถูก
เลือกจาก El เศร้าโรงงานแบบสุ่ม รูปภาพของผลไม้แต่ละถ่ายใช้
mavica กล้องดิจิตอลภายใต้แสงจากหลอดไฟ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของแมธเวิร์คส์ที่ใช้ในการค้นหา
ออก R , G ,และ B ความเข้มของแต่ละพิกเซลของภาพแต่ละภาพแล้วผลการคํานวณค่าหมายถึง
สำหรับแต่ละผล และกลูโคสและฟรุคโตสปริมาณของผลไม้แต่ละถูกกำหนดโดยใช้
วิธี HPLC ตั้งแต่ซูโครสสลายตัวเป็น Mono น้ำตาลภายใต้สภาพกระเป๋ามัน
ถูกทอดทิ้งในการศึกษานี้ นอกจากนี้ ผลการวิจัยพบว่า เนื้อหาและซูโครสน้อยลง
กว่า 0.2% ในตัวอย่างทั้งหมดการใช้ SPSS เป็นเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับผลไม้แต่ละฟรักโทสและกลูโคสเพื่อเชื่อมโยงเนื้อหา
R และ G เข้มหมายถึงค่า ผลการทำนาย
สมการของกลูโคสและฟรุคโตสเนื้อหาตาม R หรือ G เข้มถูกพัฒนาสำหรับ
หลากหลายแต่ละ สำหรับการตรวจสอบตัวอย่างเพิ่มเติมของ 43 ผลไม้ของทั้งสองพันธุ์
เก็บจากแหล่งที่แตกต่างกัน31 ของพวกเขาได้มาจากโรงงาน เอล เศร้า
ที่เหลือเก็บจากตลาดท้องถิ่นไม่มีใครติดตามผู้ผลิตของพวกเขา
ผลไม้ในตัวอย่างเพิ่มเติมที่ถูกจัดการในลักษณะเดียวกับผลไม้แรกของตัวอย่าง
จัดการ ข้อยกเว้นหนึ่งคือว่า ค่าความเข้มสีถูกนำไปใช้ใน
สมการที่เกี่ยวข้องและคาดการณ์ค่าของปริมาณน้ำตาลถูกนำไปเปรียบเทียบกับค่า
ที่เกิดจากระบบ HPLC . การใช้ SPSS เพื่อหาข้อผิดพลาด สำหรับการทำนาย
หลากหลายแต่ละ
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: