SMART CROP SELECTION MODEL USING SOIL PH VALUE, TEMPERATURE, HUMIDITY, AND RAINFALL PREDICTION
基于土壤pH、温湿度和降雨,用机器学习构建智能选种模型并开发交互式仪表板。
人工智能算法、大模型与决策支持系统
基于土壤pH、温湿度和降雨,用机器学习构建智能选种模型并开发交互式仪表板。
提出基于纹理自适应模糊池化机制,提升CNN番茄成熟度分类性能。
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。
综述2017-2025年441篇文献,梳理AI与IoT在智慧农业中的数据基础设施与可持续性。
提出PROSAIL-DNN-TL框架,用PROSAIL模拟数据预训练DNN并全网络微调,反演冬小麦叶
融合Sentinel-1/2植被指数与气象数据,用多模态深度学习监测水稻健康。
论文论证计算机视觉用于动物福利时,伦理问题须置于社会基础结构中理解。
提出模糊推理系统引导的CNN超参数优化方法,用于植物病害分类,兼顾精度与效率。
构建木薯炭疽病阶段加权风险指数CARI,融合环境传感与目测病情,实现气候智慧型预警。
研究提出AI驱动的三模块框架,以提升津巴布韦Lupane地区社区牛保险的可持续性和韧性。
提出基于树莓派与Coral Edge TPU的边缘AI精准农业系统,实现作物状态分类与实时决策。
比较XGBoost、LightGBM和CatBoost在作物产量可解释建模中的表现,强调评估协议与数
构建集成作物推荐、产量预测、肥料建议与多语言问答的AI农业决策Web平台。
综述无人机应用潜力与发展趋势,强调其向自主化、网络化、数据驱动系统演进。
综述根际微生物组工程,提出DBTL框架设计合成菌群,并融合精准农业与AI实现气候智慧型农业。
开发KRISHI AI平台,集成AI与IoT提供作物推荐、病害识别、天气信息和农机租赁服务。
提出轻量CNN与EfficientNet-B0混合特征提取、PCA降维和堆叠集成分类的菠萝蜜病害检测
融合Sentinel-1 SAR与Sentinel-2光学时序,用集成机器学习实现印度早季作物类型高
用随机森林与支持向量机评估南非eThekwini地区滑坡易发性并分析住房风险。
结合遥感植被指数与机器学习,预测尼日尔萨赫勒四地区2010–2025年水稻产量。