Hierarchical cross-modal spatiotemporal attention network for crop yield prediction in complex Himalayan agroecosystems
提出分层跨模态时空注意力网络HCM-STAN，融合多源农业数据预测喜马拉雅山区苹果产量。
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农业人工智能 多模态融合
同时包含 农业人工智能、多模态融合 的农业资讯，共 6 条。
A multimodal context-aware AI recommender for smart farming
提出融合玉米叶片图像与气象数据的多模态AI推荐框架，实现病害诊断与农事建议生成。
AgriMAC: An Attention Based Multimodal Deep Clustering Framework for Rice Health Assessment
提出无监督多模态聚类框架AgriMAC，融合无人机NDVI、IoT土壤与气象数据评估水稻健康。
Advances in Bioacoustics Sensing and Signal Processing Technologies
综述生物声学传感与信号处理进展，涵盖医疗、生态与农业应用。
Rule-driven functional zoning index prediction for sustainable agricultural landscapes design based on multimodal fusion deep learning
构建规则驱动农业景观功能分区指数，并用多模态融合深度学习实现自动预测。
《分层跨模态时空注意力网络用于复杂喜马拉雅农业生态系统作物产量预测》
提出分层跨模态时空注意力网络，融合多源数据预测喜马拉雅果园作物产量。