人工智能算法、大模型与决策支持系统
AGRISIGHT AI: A ConvNeXtV2-Based Deep Learning Framework for Crop Disease Classification with a Proposed Multimodal Extension for Precision Agriculture。Research Square
综述农学大数据的技术、应用、效益与挑战，强调多源数据融合支撑精准农业决策。
综述深度学习与计算机视觉在芒果叶片病害早期识别中的应用，梳理三代技术并展望可持续种植。
提出融合RMUNet分割、CRNN与AJFO优化的木薯叶病害识别框架，实现高精度分类。
提出ResNet+GA+CNN混合模型，用苹果叶片图像检测病害并计算病斑面积占比。
综述AI在植物病害检测中的应用，涵盖分类、检测、分割及早期诊断，并指出田间部署的瓶颈与新兴方向。
基于二手数据综述AI在印度农业中提升产量与可持续性的应用及障碍。
提出LLM-模糊决策与数字孪生框架，用于自适应农业机器人协同决策。
综述AI、物联网与数字孪生融合的可持续性智能，提出七层SIF框架。
综述人工智能在蔬菜作物生产中的应用，涵盖监测、诊断、灌溉、产量预测与采收机器人。
提出YOLOv8-MST轻量算法，实现双粒花生播种实时检测与计数。
用无人机RGB影像与机器学习估算水分氮胁迫下高粱生物量和产量。
综述AI在可持续发展目标中的应用机遇、创新与系统性风险。
分析AI在尼日利亚木薯生产中的应用收益与制约因素。
提出InResKolArno_SCO混合框架，用于物联网智慧农业中的植物病害分类。
综述2023-2026年30篇文献，评估物联网与机器学习在作物病害检测和推荐中的应用。
An Automata-Driven Cognitive Explainable Artificial Intelligence Framework for Climate-Adaptive Precision Agriculture and Environmental Sustainability。Cureus Journal of Computer Science.
提出农学知情框架，结合最优物候期与密度产量制图，实现跨季节可迁移的产量预测。
综述土壤养分动态预测的统计与机器学习方法，比较精度与局限。
基于六组一周IoT课程原型文档，分析其架构、AI集成与安全模式。