IoT -Based Smart Agriculture Using Machine Learning
提出物联网结合机器学习的智慧农业系统,实现环境监测与智能灌溉决策。
提出物联网结合机器学习的智慧农业系统,实现环境监测与智能灌溉决策。
基于物联网与传感器构建智能灌溉系统,实时监测土壤与气象并自动控制灌溉。
调查尼日利亚某院校智能土壤监测系统采纳障碍并提出策略。
用GIS、遥感和多准则决策为尼日利亚Ilorin筛选农业废弃物填埋场适宜选址。
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。
提出图注意力-Mamba框架并用中华穿山甲算法优化,实现跨域植物病害识别与严重度估计。
构建系统动力学与混合整数规划耦合的规范性分析框架,优化印尼盐供应链决策。
提出资源高效智能视觉导航定位方法,统一模型、算法与资源约束。
综述并构建AI用于尼日利亚东北部安全威胁检测的分层框架。
通过文献综述与百家企业调查,提出中小企业AI营销分析采纳框架。
固定地面多传感器长期监测南加州灌丛与橡树林,揭示植被与可燃物状态变化。
提出MDAViT模型,结合现代数据增强与视觉Transformer提升图像分类精度。
综述YOLO模型在无人机人道排雷中检测战争爆炸残留物的应用与局限。
用模糊DEMATEL对20位专家判断建模,分析农业食品供应链区块链采纳的因果优先级。
综述YOLO模型在无人机人道排雷中检测地雷与未爆弹药的技术管线。
构建ESP32物联网与CNN结合的植物病害检测及作物咨询系统。
通过专家访谈与二手资料,预测2025年绿色产品在包装、时尚、食品等十大领域的发展趋势。
基于GEE与机器学习评估印度沿海城市2010–2025年热岛动态并外推2030/2050情景。
A data-centric multi-modal ai framework for weed detection and classification in smart agriculture。Discover Applied Sciences
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。