#多模态模型

锚定十五五规划和2026年中央一号文件关于实施数字乡村高质量发展行动的部署,中国数字乡村建设从基础网络全面铺开转入数字应用深度整合的关键窗口期。文章构建条件变量-DOPP框架,通过产业基础、政府数字能力、社会资本活力三个条件变量分析模式分化机理,提炼驱动力量、目标、推进路径、现实局限四个维度。研究总结出中国三类典型模式——浙江治理先行型整体智治模式、寿光技术密集型产业赋能模式、淘宝村市场内生型平台驱动模式,并比较欧盟社区内生型、韩国政府引导型、日本产学研协同型模式,提出差异化推进机制、农业数据要素市场化、农民数字素养提升、中介组织培育、数字包容性评价五维政策建议。

提出一种集成CBAM注意力机制的YOLO11-S模型，用于卫星图像中的飞机目标检测，性能优于其他模型

基于多源遥感与可解释机器学习，揭示东北寒区降水利用效率时空特征及驱动因子。

原文标题: Intelligent Agents for Smart Agriculture: Architectures, Applications, and Future Challenges。作者: Wenzheng Tao、Qiwei Sang、Cong Chen、Qirong Mao(江苏大学计算机科学与通信工程学院、南京农业机械化研究所、江苏省大数据泛在感知与智能农业应用工程研究中心)。智能体正逐渐成为智慧农业中一种重要的系统级范式。本综述聚焦于由大语言模型及相关多模态基础模型驱动的现代农业智能体，探讨这一新兴领域如何重塑智慧农业智能系统的组织方式。首先厘清农业智能体的概念边界，将其与传统多智能体系统(MAS)、基于智能体的建模(ABM)、农业基础模型以及静态检索增强问答系统加以区分；随后综合评述它们的架构基础、关键能力、应用场景、部署挑战及未来研究方向。研究发现农业智能体正从孤立的感知、预测与响应生成，迈向对农业任务链中农业知识、动态数据、外部工具与决策流程的目标导向式协同；已开始支撑更具整合性的知识服务、作物监测与诊断、决策支持以及农场级协同管理；但仍面临上下文感知的知识扎根、异构数据与工具集成、长时任务可靠性、多智能体协作稳定性与系统安全等核心挑战。

大众网记者探访发现,从粮食主产区到特色经济作物基地,山东现代农业科技正持续下沉田间地头。在菏泽定陶,3.5万亩蒜田采用AI智能播种;淄博临淄全国首家生态无人农场实现耕种管收全流程无人化,百米作业精度2.5厘米;菏泽郓城144万亩小麦依托大田物联网系统;潍坊寿光纪都园区AI种植管理系统与巡检机器人普及率超85%,节水节肥30%以上,带动27个村集体年增收100多万元。

内蒙古农业大学乌云花、艾丽雅系统检索 CNKI、万方、WoS、ScienceDirect 共 97 篇文献,梳理数字素养概念演进与多维测度框架(欧 DigComp 2.2、UNESCO DLGF 等),分析其对农牧户正规与非正规信贷可得性的影响机制(信息获取、社会网络、信用可见度);指出针对牧区与牧户研究不足、测度工具适配性不够、影响机制黑箱待解,提出构建以牧区-牧户为导向的本土化数字素养测度框架。

提出一种注意力引导的自适应多尺度融合方法，提升遥感图像目标检测精度。

综述可解释、高效、隐私保护、绿色与多模态五大深度学习方向，提出能力导向分类框架。