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沿着“staggered DID”继续探索，共 0 条内容。
原文标题: Can the National Rural E-Commerce Comprehensive Demonstration Policy Enhance Rural Households' Livelihood Resilience。作者: 乔蓉、钱贵霞（内蒙古大学经济管理学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202512003。基于2012—2022年中国家庭追踪调查数据，以『电子商务进农村综合示范政策』为准自然实验，采用多时点双重差分模型，实证分析电商进村政策对农户生计韧性的影响效应、作用机制与异质性特征。研究发现电商进村政策显著提升了农户生计韧性。机制上，政策依托三大维度赋能生计韧性：强化数字价值认知、构建电商参与的村庄社会规范、增强农户数字技能实操掌控力。异质性表现为：在中西部地区、贫困县、非革命老区、物流条件更优的地区政策效应更强。
提出一种结合深度学习和几何建模的猫姿态自动分析框架，从RGB图像提取临床可解释的姿态描述符。
用计算机视觉量化帕金森病腿部敏捷性测试的运动特征，并分析其与上肢运动障碍的关系。
提出自适应异构动态集成框架AHDE-DS，实现跨异构数据的鲁棒预测、分类与智能决策支持。
构建并验证常规农业与气候智慧农业兼容性指标体系，并用因果图组织。
江苏省农科院已涌现近 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。新能源设施农业创新团队的"光伏慧农"模型可在不同地区、不同作物条件下输出光伏板倾斜角度、板间距，并平衡粮食产量与发电收益。农用新材料创新团队的"瑞雪"大模型整合全国 2800 余个县域的长时序气象与土壤数据，是全球地膜领域首个垂直大语言模型。经济作物研究所联合浙江大学共同研发的"豆好"智能体已发布。国家食用豆产业技术体系首席科学家、省农科院副院长陈新表示，育种时间可缩短到两三年。
华南农业大学工程学院Lu等提出多模型融合框架用于复杂果园环境下稳健芒果检测:以YOLOv8n、YOLOv8s和YOLOv8m为基检测器,应用多尺度测试时增强(TTA)获取不同增强视图的预测;基于交并比(IoU)将每个基检测器不同TTA视图对应同一目标的预测进行匹配;采用加权框融合(WBF)确定融合后的边界框坐标;对多个基检测器共同检测的候选目标使用Noisy-OR组合各模型置信度得分;应用高斯Soft-NMS降低密集场景下相邻芒果的错误抑制风险。在标准数据集上Recall和mAP@0.5分别达到95.52%和98.60%。
原文标题: Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding。作者: 徐启玉、郑波、钟上威（北京大学现代农业研究院、潍坊市科技创新促进中心、北京大学生命科学学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202602016。本文系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。重点阐述AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例，并针对跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足、复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。
