人工智能算法、大模型与决策支持系统
综述物联网传感与智能在医疗、农业、环境、能源安全四大领域的架构、算法与应用。
基于西班牙666家养殖场调查，用PLS-SEM分析AI采纳的影响因素与政策启示。
提出LeafTrackNet深度学习框架，实现俯视植物表型中稳健的叶片追踪。
为斯里兰卡温室农户开发基于机器学习的决策支持系统，预测螨害并优化作物管理。
提出知识引导机器学习框架，用样本增强实现田块到区域尺度的冬小麦收获监测。
用无人机多光谱、RGB和热红外遥感结合AutoML预测冬小麦含水量。
综述红边遥感在农业中的物理基础、条件依赖性与可解释机器学习中的新角色。
综述遥感与机器学习在可持续农业中的应用现状与前景。
发布多站点多品种苹果物候RGB图像数据集，并给出深度学习基线检测模型。
系统综述64项研究，分析AI在全球南方粮食安全中的机遇、风险与公平路径。
基于图像处理与特征分析，按东盟标准自动分类可可豆并检测缺陷。
提出轻量级IoT-RiceMobileNet模型，实现水稻病害实时多类检测。
系统综述AI在环境韧性与可持续创新中的应用、趋势与挑战。
综述AI赋能多组学、基因编辑与精准农业，培育气候韧性与营养强化作物。
A deep learning-enhanced vision system for precision target spraying in chinese cabbage cultivation。Precision Agriculture
用改进YOLOv8n与随机森林，通过红外热成像实现奶牛不同姿态下的乳腺炎自动检测。
用MODIS数据与机器学习框架估算埃及尼罗河三角洲农田水分胁迫。
用YOLO系列模型检测玫瑰茄钙钾铁磷缺乏的视觉症状。
该论文评估了测量噪声对NARX机器学习模型估算根区土壤水分动态精度的影响。
提出审计到评审框架，先固定证据身份再比较作物图像分类器，并关联预测不确定性与评审工作量。