鳳梨釋迦外銷的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

鳳梨釋迦外銷的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦行政院農業委員會臺東區農改場寫的 番荔枝果園粉介殼蟲防治作業手冊:臺東區農業改良場技術專刊(特49輯) 可以從中找到所需的評價。

另外網站【懶人包】武漢肺炎影響釋迦外銷滯銷?無毒農挺農友免費發放 ...也說明:農曆春節前夕,中國爆發嚴重的武漢肺炎疫情,如今已經影響台灣鳳梨釋迦的外銷狀況。 我們的農友沛縈告訴我們,台東的農友都紛紛降價求售,水果出不去, ...

東海大學 行政管理暨政策學系 蔡偉銑所指導 林芸平的 台東鳳梨釋迦的產銷調適-公私協力的視角 (2021),提出鳳梨釋迦外銷關鍵因素是什麼,來自於公私協力、鳳梨釋迦、協力治理、產銷。

而第二篇論文國立屏東大學 資訊工程學系碩士班 王隆仁所指導 鄧建宸的 應用深度學習與目標辨識技術於鳳梨釋迦病蟲害之研究 (2020),提出因為有 鳳梨釋迦、病蟲害、YOLO、卷積神經網絡的重點而找出了 鳳梨釋迦外銷的解答。

最後網站首批冷凍鳳梨釋迦16日啟航空運日本則補充:農委會副主委陳添壽與劉櫂豪15日共同召開「冷凍釋迦外銷起跑,跨境電商日本搶鮮到」記者會,表示已突破重要目標市場的檢疫障礙,將冷凍鳳梨釋迦以食品 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了鳳梨釋迦外銷,大家也想知道這些:

番荔枝果園粉介殼蟲防治作業手冊:臺東區農業改良場技術專刊(特49輯)

為了解決鳳梨釋迦外銷的問題,作者行政院農業委員會臺東區農改場 這樣論述:

  最近數年鳳梨釋迦外銷出口更快速成長,其產量、品質及市場價格變動,均直接影響本區之農村經濟,遂成為臺東地區最重要之經濟果樹。為利大面積生產管理,此類果樹多以單一作物相種植,一旦發生病蟲害往往不易獲得控制,其中以粉介殼蟲危害及其防治問題,普遍造成農民在管理上之困擾。 本場觀察粉介殼蟲之活動特性,特將螞蟻及粉介殼蟲防治之田間作業相關技術,編撰成冊提供農民參考。

鳳梨釋迦外銷進入發燒排行的影片

台東外銷中國最大量的鳳梨釋迦,現在傳出由於中國驗出台灣鳳梨有危害生物,暫停進口鳳梨;連帶影響鳳梨釋迦外銷中國。有農民聽到消息,中國海關檢驗鳳梨釋迦更嚴格,貨櫃卡在海關。對盛產的鳳梨釋迦造成一時生產量大,價格下跌。不過農會和縣府說,過年後中國市場需求量少,是市場機制正常的發展,外銷管道並沒有問題。

詳細新聞內容請見 https://news.pts.org.tw/article/515839

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台東鳳梨釋迦的產銷調適-公私協力的視角

為了解決鳳梨釋迦外銷的問題,作者林芸平 這樣論述:

自1965年起,臺灣從以色列引進”Gefner”品種,開始試種釋迦,直至1993年台東農業改良場將鳳梨釋迦產期調節為冬期果,穩定了果品品質後,才得以在台東大規模種植。依據農委會統計,2019年台東種植釋迦的面積占全臺95%,產量占全台94%,帶來了44億5509萬6000元的產值。從以上資訊可得,釋迦主要種植地集中於台東,作為臺灣代表性農作物,穩定其果品及價格就成為勢必要面對的議題。長期依賴出口的鳳梨釋迦,在2019年新冠肺炎爆發的衝擊下,造成短期間無法銷往中國的處境,為了消化大量滯留在臺灣的鳳梨釋迦,包裝廠負責人胡泉主動連繫台東縣政府,以求解決之道。台東縣政府與國內通路較熟的工商發展投資策

進會總幹事合作,在各個通路中留下了胡泉的電話,希望有意願購買鳳梨釋迦的人可以直接與胡泉聯絡,結果在一天內胡泉手機湧入了數千通的電話,導致他無法消化大量訂單與出貨的工作量,縣政府見狀又聯繫隔壁農莊的主人,派了10位因為疫情影響而沒有工作的餐廳員工給予援手,透過縣政府、農莊、包裝廠的公私協力,此次危機才可以圓滿解決。為了解此次協力的過程與模式,本研究運用文獻分析法、訪談研究法,探討疫情衝擊下,台東鳳梨釋迦如何透過協力改變產銷模式?並援引Ansell & Gash 二位學者所發展的協力治理模型作為研究架構,藉此了解此次協力的過程。預期初步研究發現將為台東鳳梨釋迦如何透過公私協力來推動國內產銷帶來討論

,並希望為台東鳳梨釋迦建立新的國內產銷模式,得以帶入學術討論並追蹤其成效。

應用深度學習與目標辨識技術於鳳梨釋迦病蟲害之研究

為了解決鳳梨釋迦外銷的問題,作者鄧建宸 這樣論述:

  人口高齡化和少子化是目前台灣所面臨的問題,從事農業的人口比例老年人較青少年高,而且少子化又會讓年輕人口縮減,因此如果未來能夠利用智慧農業的方式協助農民等相關的產業,就可以減經農民的負擔也可讓年經人願意投入這行業。  本論文是針對「鳳梨釋迦(Atemoya)」的病蟲害進行研究,臺灣釋迦是全世界最大的生產國,其中臺灣生產的鳳梨釋迦果實品質優良,大多為外銷出口,曾經創造891百萬元(臺幣)的產值。台東縣為鳳梨釋迦的主要產地,但因為產地缺乏區域分散,如果遇到天然災害(如颱風)或病蟲害侵襲,將會大幅影響當年度的生產量。本論文是基於YOLO (You Only Look Once)物件偵測演算法和T

ensorflow框架對台東縣的鳳梨釋迦果實進行辨識,針對幼果至成熟時期,總共收集了874張果實圖像。使用YOLOv3進行模型訓練,其結構是利用卷積神經網絡(CNN)擷取特徵和定位邊界框的方式執行回歸預測結果,模型經由檢測評估後平均精確度(AP)達79.67%。接著挑選出置信度高的果實圖像框選出其位置再使用Grabcut圖像分割演算法分割出前景區域,將前景區域轉換成HSV色彩空間模式進行參數調整,使程式檢測後能分類出鳳梨釋迦果實的病蟲害和判斷其剩餘的健康度。