Sustainability intelligence: Integrating Artificial Intelligence, the Internet of Things, and Digital Twins for resource-efficient and climate-resilient systems
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。
人工智能算法、大模型与决策支持系统
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。
提出RDA-YOLO与SAM2协同感知框架,实现青枣采摘点定位与姿态分析。
用1990–2025年气候数据与机器学习模型预测哈萨克斯坦北部小麦产量。
提出WeedNet基础模型,实现全球杂草物种识别与区域微调。
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。
在印度偏远农村评估整合基层卫生员、便携诊断与AI辅助决策的远程医疗模式。
评估哈萨克斯坦资源型经济中AI应用的经济潜力与结构性约束。
构建无人机RGB影像深度学习分割与空间矢量化框架,实现作物监测优先级评估。
比较六种轻量神经网络在三种植物病害数据集上的分类性能,面向边缘设备部署。
提出YOLOv8-MST轻量算法,实现双粒花生播种实时检测与计数。
将可穿戴湿度传感器与机器学习结合,实现植物水分状态监测。
提出物理信息可解释深度学习架构PhySinc-Net,实现奶山羊非接触呼吸率监测。
提出MSO-Det多级协同优化框架,用于田间场景下鲁棒的穗部目标检测。
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。
开发轻量级边缘AI模型,在资源受限移动设备上实时检测高粱病害。
融合计算机视觉与机器学习,实现高粱病害严重度评估与产量预测。
综述可信农业自主性,从机器人学习、安全控制与人机交互三支柱探讨技术进展与挑战。
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F.A.R.M.系统,用IoT传感与机器学习实现作物推荐、价格预测和产量估算。