Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Concepts, Methods, and Real-World Impact
系统综述AI、机器学习与深度学习的概念、方法、应用及伦理挑战。
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沿着“农业AI”继续探索,共 1,187 条内容。
系统综述AI、机器学习与深度学习的概念、方法、应用及伦理挑战。
提出TSAFI-DT数字孪生框架,用贝叶斯优化XGBoost预测印度花生产量并做反事实情景分析。
用自建RGB小麦种子数据集对比YOLOv8n与YOLO11n的检测计数性能。
综述甘蔗育种早期决策的统计与基因组策略,提出连接家系与无性系数据的决策框架。
综述人工智能在植物环境型与数字表型中的应用,并给出混合种植分割和昆虫计数两个实例。
提出OneGrow模型,联合生成小麦时序图像与器官分割掩码。
系统综述AI在可持续农业中的应用,分析生产力与可持续性影响及推广障碍。
综述AI施肥推荐研究,并用马哈拉施特拉数据集比较七种分类器,提出可审计智能施肥推荐框架。
用无人机可见光影像和深度学习模型区分直播稻、湿直播稻与移栽稻三种水稻种植方式。
用YOLOv8n-seg分割猪体并提取EfficientNet特征,结合回归模型实现非侵入式猪体重估
综述AI作物推荐研究,指出高准确率多源于数据与验证缺陷。
提出LitchiInst实例分割框架,通过果实-枝条关联实现荔枝主结果枝实时分割与采摘点定位。
提出知识引导的深度学习框架AgroEvoDeep-Yield,实现玉米逐日产量形成的可解释模拟与持续
综述90篇文献,提出PRAS框架与就绪度量表,评估智能体AI在畜舍管理中的应用与成熟度。
提出CBAM-LeafGAN,用选择性注意力增强StyleGAN3合成芒果叶病图像并提升识别可解释性
融合PROSAIL-PRO物理模型与深度迁移学习,用无人机高光谱估算作物冠层氮含量。
提出共享序数-异常描述子场,实现树上库尔勒香梨实时分级。
提出轻量网络AgroVisNet与BD-PlantDX数据集,实现手机端作物病害高精度识别。
分析数字智能技术驱动农业现代化的机制与内在逻辑。
提出NRA-LoRA微调方法,构建农机农艺知识数据集,提升白萝卜定植收获垂直大模型性能。