Multi-Scale Texture-Attention Network for Automated Arecanut Disease Classification Using Explainable Deep Learning
提出MSTANet多尺度纹理注意力网络,实现槟榔九类病害自动分类。
人工智能算法、大模型与决策支持系统
提出MSTANet多尺度纹理注意力网络,实现槟榔九类病害自动分类。
用ARDL和NARDL分析沙特2000-2025年数字连接与农业生产力关系,发现长期正向但存在不对称
用PhenoCam图像训练轻量深度学习模型,在树莓派上实时分类玉米8个生长阶段。
提出边缘计算与深度学习结合的遥感图像分类方法,用改进3D CNN实现低延迟高精度土地覆盖识别。
提出规则与机器学习混合的水稻决策支持框架,提升决策精度并节水增产。
基于中国畜牧业上市公司数据,检验AI应用能否提升环境管理绩效及其边界条件。
提出3D实例分割与骨架化框架,自动提取苹果树枝条表型性状。
Reliability Auditing and Capacity-Constrained Review for Wheat-Yield Decision Support under Temporal and Spatial Shift。Research Square
比较九种机器学习算法预测青藏高原高寒农田土壤养分与pH,发现集成算法最优。
提出PDANet网络,融合分割、联邦学习与RAG大模型,实现果实病害检测与严重度预警。
提出非洲土壤信息系统应转向高级AI驱动的自适应土壤数字孪生,并给出十条研究路径。
综述机器学习与物联网在智慧农业中的应用并做文献计量分析。
融合MobileNetV2与EfficientNetB0特征并微调,实现植物病害高精度分类。
用YOLOv10-N实时检测大马士革玫瑰并基于花数估算产量。
提出移动机器人结合CNN识别花卉的智能园艺框架,测试准确率达95%。
用LSTM结合可解释AI预测肯尼亚玉米产量,兼顾精度与透明度。
研究尼日利亚东南部教育学院农教学生的人工智能素养对数字农业准备度的预测作用。
综述指出农业数字化瓶颈已从技术转向数据治理与系统集成,呼吁研究重心转向互操作与组织设计。
评估UNet、SegNet和TransU-Net在多目标遥感语义分割中的性能,用于城市与生态监测。
综述2020-2025年AI需求预测与生产调度研究,提出沙特食品制造整合框架以保障Vision 20