人工智能算法、大模型与决策支持系统
用电商平台农业智能设备销售数据，实证检验"人工智能+"对农业绿色全要素生产率的影响。
对2021-2025年2782篇文献做文献计量，梳理AI与食品安全交叉研究趋势。
综述元启发式算法嵌入CNN流程以优化目标检测与分类的研究进展。
提出轻量注意力多级混合MobileNet-V2框架，融合手工纹理与深度学习特征实现番茄叶片病害早期检
系统综述深度学习与计算机视觉在水果品质评估与分级中的全流程方法。
全球5公里尺度评估五类智慧农业创新在农田的盈利性与扩散潜力。
提出软硬件协同的混合物联网系统，统一传感器接口并用大模型提供交互式决策支持。
用YOLO检测与深度估计提取牛体区域特征，实现肉牛体况自动评分。
综述55篇文献，比较机器学习干旱监测预报在定义、数据与验证上的差异。
扩展PLANT-GPK框架，从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度，实现跨生育期表型分析与收获期预
构建一个面向农民的网页版AI决策支持平台，集成病害识别、选种、土壤、灌溉与天气建议。
通过问卷与访谈调查美国农业利益相关者对AI/ML应用的认知与障碍。
提出熵引导动态轻量网络，用于识别BTR野生食用蔬菜。
综述AI在物联网安全、计算机网络、图像处理与智慧农业中的应用与局限。
综述农业人工智能在精准灌溉、产量预测、病虫害监测等应用及落地挑战。
综述多模态大模型与智能体架构在精准农业决策支持中的应用与不足。
比较联邦学习客户端级稳定化技术，提升植物病害识别的鲁棒性。
构建轻量MobileNetV3-Small框架实现玉米叶片病害分类并评估边缘部署。
提出融合模糊逻辑与机器学习分类器的无人机实时调度框架，在恶劣天气下保障精准农业飞行安全。
提出MSFANet多尺度特征聚合网络，实现复杂田间背景下烟草害虫的自动识别。