Artificial intelligence in food safety: a bibliometric and empirical synthesis of emerging technologies and research frontiers
对2021-2025年2782篇文献做文献计量,梳理AI与食品安全交叉研究趋势。
提出轻量级混合视觉网络MambaSeed,实现番茄等作物叶病高效识别。
综述印度草莓种植的产量趋势、制约因素与技术现状,并提出未来方向。
提出熵引导动态轻量网络,用于识别BTR野生食用蔬菜。
综述多模态大模型与智能体架构在精准农业决策支持中的应用与不足。
用可解释机器学习加图形界面预测稻壳灰混凝土抗压强度并评估隐含碳。
比较联邦学习客户端级稳定化技术,提升植物病害识别的鲁棒性。
提出改进YOLOv8n模型SDSI-YOLO,实现鲜茶叶粘连叶簇的高精度检测。
利用湿地微生物群落特征结合机器学习预测土壤总氮水平。
研究17个新兴市场汇率对食品价格的传递效应及其通胀阈值。
提出轻量CNN实现马铃薯早疫病与晚疫病三分类,并在埃塞俄比亚田间验证。
提出AgriJev系列模型,统一接口单次前向同时输出农业候选评分与相对概率。
提出轻量级LIMN-YOLO模型,在复杂田间条件下检测山药叶部病害与虫害。
开发基于Web和移动端的牛饲料管理与健康监测系统,替代人工记录。
提出利用开放地理空间数据自动构建志愿救援队规划信息库的方法。
分析印度芝麻1980-2025年生产动态、价格波动与主要产区市场整合关系。
用随机效应随机前沿引力模型测算中国水产品进口贸易效率,并分析制度能力与FTA网络的影响。
提出HSM-YOLO算法,在群养环境下检测羊爬跨行为及被爬跨母羊,用于发情监测。