近年来，IT运维人工智能(AIOps)已成为了应对IT系统与日俱增的复杂性的很好的解决方案。AIOps基于大数据、数据分析和机器学习来提供洞察力，并为管理现代基础设施和软件所需的任务提供更高水平的自动化(不依赖于人类操作员)。 因此，AIOps具有巨大的价值。

本研究整合时间序列模型（ARIMA、SARIMA、VAR）与机器学习方法（Random Forest），系统分析印度马哈拉施特拉邦人心果种植区近十年害虫（芽蛀虫、籽蛀虫）与疫病（Phytophthora）的动态变化，揭示温度、湿度与降雨的关键驱动作用，为气候适应性农业管理提供精准 ...

来自印度的研究人员针对槟榔果腐病(FRD)受气象因素影响的关键问题，通过分析温度、相对湿度、降雨和风速等参数，建立了 ...