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沿着“农业AI”继续探索，共 1,187 条内容。
AN ADAPTIVE FEDERATED DEEP LEARNING FRAMEWORK FOR SECURE AND PRIVACY PRESERVING PRECISION AGRICULTURE IN DISTRIBUTED IOT NETWORKS | Kashf Journal of Multidisciplinary Research。OpenAlex
提出结合ConvNeXt-Tiny与残差空间注意力模块的框架，实现多作物病害细粒度分类与可解释定位。
提出基于物联网和机器学习的蚯蚓粪种植智能灌溉系统，优化灌溉调度。
提出AI框架，结合机器学习与天气分析，推荐作物并预测产量。
综述量子机器学习在农业遥感中的能力、应用与机遇。
用田口-机器学习框架优化棉花种子电引发处理，提升种子性能。
提出IoT-AM-EFGNN框架，结合IoT传感与图神经网络实现高精度作物推荐。
综述自主农业系统的多源感知、智能决策与精准控制技术进展。
江苏目前已有近20个农业大模型及智能体投入研发或应用，数量和密度居全国前列。光伏慧农模型可计算小麦大概产量、光伏发电收益以及整体经济效益；瑞雪大模型是全球地膜领域首个垂直大语言模型，整合全国2800余个县域的长时序气象与土壤数据；豆好智能体由江苏省农科院联合浙江大学共同研发。
中国农业科学院植物保护研究所抗虫功能基因研究与利用创新团队利用人工智能技术根据蛋白质结构特征，挖掘了一批不同生物来源的候选杀虫蛋白，并验证其杀虫活性；同时构建了高效杀虫蛋白生产平台。相关研究成果发表在《生物技术趋势》(Trends in Biotechnology)上。
新华社记者随活力中国调研行采访团走进黑龙江佳木斯国家农业高新技术产业示范区，佳家农智慧农服平台由佳木斯国家农高区联合中国科学院计算技术研究所打造，依托伏羲大脑农业大模型汇集卫星遥感、气象、土壤、作物长势、病虫害等多源数据；目前已服务农户超过6万户、覆盖耕地超过700万亩。
9月4日，神农育种Studio正式发布，把分散研究环节自动串联。以设计一套小麦育种方案为例，过去需投入10人月，借助Studio可降至0.5人月。神农大模型数据底座已汇集超过1000万条农业知识图谱数据、超5000万条农业生产数据；北京市将依托农业中关村核心区打造智能育种创新基地，建设智能育种共性技术创新中心和智能育种共性装备创新中心。
探讨AI在环境监测与可持续发展中的作用，聚焦尼日利亚，涵盖遥感、水质、废物管理等应用。
提出波长感知的ViT-BandGate模型，利用多属性光谱成像检测山茶油掺假，实现高精度识别。
开发了IPM自评估工具ISAT，集成新的农药风险指标PL EU，比较作物保护情景的环境、健康和经济影
系统综述AI用于多尺度作物监测与大豆叶病诊断，提出FRI评估标准与报告协议。
综述果蔬采摘目标识别方法，分析数字图像、机器学习与深度学习技术，指出挑战与未来方向。
综述农业人工智能在感知、决策、执行中的应用与挑战，提出未来研究方向。
系统综述2016-2026年智慧农业中代理式、自主与可解释AI研究，揭示可解释性主导、自主性不足及验
8月31日，山东省重点研发计划（农业良种工程）十字花科蔬菜智能育种大模型研发及应用项目（2026LZGC006）启动会在济南召开，会议由蔬菜所党委书记、所长王文亮主持。来自哈尔滨工业大学胡杨教授、山东省种子管理总站、南京农业大学、华北理工大学、山东正华会计师事务所等30余人参会，会议宣布成立项目咨询专家组，重点突破数据标准化采集、多组学数据库搭建、智能育种大模型构建等关键环节。
