人工智能算法、大模型与决策支持系统
综述2021-2026年AI驱动精准农业系统，提出气候韧性粮食生产工程框架。
基于树莓派与物联网，实现棉花叶病自动检测、感染率估算与防治推荐。
用IoT传感器数据与集成机器学习实现作物健康分类与资源优化。
提出基于树莓派与Coral Edge TPU的边缘AI精准农业系统，实现作物状态分类与实时决策。
提出农业数字孪生框架，结合GRU与物联网实现实时产量预测与可持续决策支持。
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InResKolArno_SCO混合框架，用于物联网智慧农业中的植物病害分类。
提出以人为中心的机器学习仪表盘，融合物联网与预测模型，为农户提供实时可解释的决策支持。
An integrated IoT and machine learning framework for maize yield prediction and smart agriculture in Tanzania。Cogent Food & Agriculture
提出基于堆叠集成学习的灌溉泵ON/OFF预测框架，用物联网传感器数据实现智能灌溉控制。
提出轻量级IoT-RiceMobileNet模型，实现水稻病害实时多类检测。
提出IoT与AI融合框架，结合实时土壤数据与天气预报推荐适宜作物。
综述AI与IoT在精准农业中的集成技术、应用与挑战，提出未来研究方向。
综述AI与IoT在精准农业中的应用，涵盖传感、灌溉、病害检测等，并给出原型架构。
提出结合IoT、机器学习和边缘计算的智能灌溉系统，优化用水并提高作物产量。