An empirical performance comparison of deep learning models for apple leaf disease recognition
用UNet++分割苹果病叶并融合多种CNN与ViT分类,实现98.85%识别准确率。
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用UNet++分割苹果病叶并融合多种CNN与ViT分类,实现98.85%识别准确率。
提出融合CNN深度特征与手工特征的方法,用于植物叶片病害识别。
综述苎麻作为高蛋白饲草的营养价值、农艺潜力及在小型反刍动物中的饲喂效果。
结合CNN-LSTM混合模型检测植物叶片病害,并调查印度泰米尔纳德邦农户的农业实践与技术采纳情况。
开发太阳能AI灌溉系统EGSIS,按土壤湿度精准灌溉并生成ESG报告。
本文从系统视角探讨气候智慧型农业如何推动尼日利亚农村再生,兼顾气候韧性、粮食安全与包容性繁荣。
结合趋势分析与元胞自动机模拟巴西大西洋森林农业流域土地利用变化及未来情景。
整合评估即食玉米食品中草甘膦残留与煎炸油脂变化两类化学危害。
用多元概率模型分析孟加拉国西南部稻农采用五项气候智慧型农业实践的影响因素。
评估干旱区农技社会化服务试点政策对县域粮食产量的因果效应。
提出仅1.31万参数的轻量作物行分割网络,适配田间机器人边缘部署。
提出低成本主从多机器人系统,通过多模态叶片感知实现田间作物早期胁迫检测。
综述AI、物联网与遥感在旱地混作系统的应用,评估其对氮利用与产量预测的提升。
系统综述智慧农业与园艺六大技术域,指出实验室到田间差距等三大共性结论。
实证评估政策型农业信贷担保对农户采纳秸秆还田技术的影响。
通过历史档案反思性分析,探讨畜牧系统跨情境可比性问题并提出比较性可持续研究框架。
测度中国农业食品系统中数字金融、绿色财政与绿色技术采纳的耦合协调度及其时空差异。
近日,云南省榴莲产业科技攻关协作会在昆明召开,由云南省农科院联合中国热带农业科学院等科研机构以及7家企业共同组建协作组,计划用3到5年系统攻关,推动云南榴莲产业从实验示范向产业化转变
近日,安徽省农科院加工所、安徽省农业技术推广总站联合主办的大豆新品种观摩暨大豆专用品种产业化技术培训交流会在太和县举行,150余名代表参会。项目组已对89个大豆品种开展加工适应性评估,初步筛选出一批适于不同加工用途的专用品种
安徽省农科院畜牧兽医所近日在高原动物低氧适应性研究中取得新进展,系统揭示高原动物在低氧环境下的生理适应与分子调控机制,为高原畜禽健康养殖和抗逆品种选育提供重要理论基础