南京农业大学等单位3MSP2多簇番茄序贯采摘规划在Computers and Electronics in Agriculture发表
提出3MSP2方法，实现温室大果番茄从簇级排序到单果姿态估计的序贯采摘规划。
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9月13日 · 周日
1 条9月12日 · 周六
19 条《面向部署的中国南方水稻产量预测阶段特异性信息评估:跨年份、地点及地点-年份环境》
基于中国南方多环境水稻数据，评估机器学习产量预测在不同部署场景下的真实精度。
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《基于现役作物多模态无人机图像的大豆种子成分基因型感知预测》
用无人机多模态图像和CNN预测大豆八种种子成分，蔗糖精度最高。
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《数字经济参与与农场扩张:来自中国主要粮食产区农地租赁市场进入和经营耕地面积的证据》
基于四省1025户调查，研究农户数字经济参与是否促进农场扩张。
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《数字普惠金融与农业新质生产力:来自中国的证据》
基于中国30省面板数据，实证检验数字普惠金融对农业新质生产力的促进效应及传导渠道。
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中国农业大学马韫韬教授团队:攻克温室黄瓜冠层点云分割难题 助力设施数字化精准管理
构建Cuc-HiSeg框架，实现温室黄瓜冠层点云高精度叶片实例分割。
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中国农业大学信电学院余强教授团队:面向田间工况的电动拖拉机混合储能系统分层自适应能量管理策略
提出面向田间工况的电动拖拉机混合储能分层自适应能量管理策略。
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《分层跨模态时空注意力网络用于复杂喜马拉雅农业生态系统作物产量预测》
提出分层跨模态时空注意力网络，融合多源数据预测喜马拉雅果园作物产量。
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《基于遥感的农作物产量估算综述:机器学习技术及环境、算法和硬件限制》
系统综述遥感估产方法，分类传感器、平台、建模与机器学习，指出深度学习性能最优。
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《视觉-语言模型对农业的了解比其表现出来的更多 基于评分标准的验证可弥补差距》
论文构建农业VLM基准，发现视觉编码器不弱，提出PPT验证器按评分标准选答案，大幅提升识别F1。
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Using personas as means to bridge user needs and climate service design: insights from the Austrian climate scenario evaluation
通过多阶段共创方法构建六类用户画像，以桥接气候服务用户需求与设计。
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Crop Yield Estimation with MODIS Derived Normalized Difference Vegetation Index and Comparative Study on Crop Yield Prediction Among Linear Regression, Random Forest and Gradient Boosting as Well as CatBoost
用MODIS NDVI与四种回归模型预测印度各邦作物产量，并做全国尺度验证。
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Comparative evaluation of classical machine learning and deep learning models for early weed detection in precision agriculture
对比经典机器学习与深度学习模型在精准农业早期杂草检测中的性能。
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Hybrid explainable DeiT-based framework for plant disease classification and severity estimation
提出基于DeiT的混合可解释框架，实现植物病害分类与严重度估计。
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AI Fundamentals – Unit II: Applications of Artificial Intelligence
这是一份面向本科生的AI基础开放教育资源，介绍AI在医疗、金融、零售、农业等六大领域的应用。
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A Robust and Efficient Scheme for Real-Time SAR Speckle Noise Reduction based on Attentional Self-Supervised Contrastive Deep Learning
提出RAST-Net，用注意力自监督对比深度学习实现SAR图像实时去斑。
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Human-induced land use change and population pressure as drivers of landslide occurrence during Cyclone Ditwah in Sri Lanka
分析斯里兰卡气旋Ditwah期间土地利用变化与人口压力对滑坡发生的影响。
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Optical Remote Sensing and Machine Learning Enable Scalable Carbon Mapping in Himalayan Forests Despite Spectral Saturation Challenges
用Sentinel-2与随机森林估算不丹喜马拉雅森林生物量，实现可扩展碳制图。
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Integrating Satellite Data into Near-Term, Iterative Water Temperature Forecasting Workflows Improves the Scalability of Freshwater Forecasts
将卫星数据同化进FLARE模型，提升无传感器湖泊水温预报的可扩展性。
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EarthCARE Commissioning Calibration and Validation Campaign in Ottawa (ECALOT): An Integrated Approach to Multi-level EarthCARE Validation
通过渥太华地区空基与地基联合观测，对EarthCARE卫星L1/L2产品进行校准验证。
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