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智慧農業是一種發展趨勢,強調在基于網絡的高科技農場監督周期中,在機械、設備和傳感器中使用信息和通信技術。創新技術、物聯網和云計算預計將促進智慧農業的發展,并開始在農業中使用機器人和人工智能。近些年我國農業產業數字化、智能化變革正在加快,IoT、5G、AI、大數據、云計算等數字技術讓農業作物監測、精細化育種和環境資源按需分配成為現實。目前我們已經可以依靠衛星遙感、物聯網設備來進行農業數據的獲取,利用
冠腐病是**糧食產業中較重要的土壤真菌病害之一,會導致糧食生長不良,產量損失嚴重。篩選冠腐病作物是控制冠腐病的關鍵因素之一,其關鍵挑戰在于生長初期上部莖葉無明顯癥狀。目前人工篩選需要病理學家在短時間內觀察許多植物的冠部和根部區域,費時費力。本研究利用高通量植物表型設備,準確、經濟、無損傷的高光譜影像檢測小麥生長初期的冠腐病,選擇了4個不同抗性水平的澳大利亞商品小麥品種(Aurora、 Yitpi、
育種是發展農業的重要一環,育種決定著產量、質量,要想獲得優質種源,需要研究作物表型,通過高通量表型分析儀找到作物的奧秘,從而研究出高產高質的育種。那么高通量表型分析儀在農業育種中具體起哪些作用?跟著小編一起來了解一下吧。加速器作用“表型為王,基因為后”是表型相關領域的學者常掛在嘴邊的一句話。對于育種和農業管理而言,表型分析是理解基因功能及環境效應的關鍵環節。在育種的整個進程中,表型監測不僅
深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復雜的模式識別難題,使得人工智能相關技術**了很大進步。它的較終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法,在語音和圖像識別方面**的效果,遠遠**過先前相關技術。比如,在農業發展領域里表型研究方面就得到較大的應用。?隨著以機器學習乃至深度學習等為代表的數據處理技術快速發展
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