Adaptive Ensemble Machine Learning Framework for Robust Prediction, Classification, and Intelligent Decision Support Across Heterogeneous Data Domains
提出自适应异构动态集成框架AHDE-DS，实现跨异构数据的鲁棒预测、分类与智能决策支持。
智慧农业 / 农业物联网农业人工智能
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#贝叶斯优化
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人工智能赋能现代农业生物育种：智慧育种代际演变与表型解析、基因组预测、分子设计关键环节技术进展
原文标题: Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding。作者: 徐启玉、郑波、钟上威（北京大学现代农业研究院、潍坊市科技创新促进中心、北京大学生命科学学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202602016。本文系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。重点阐述AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例，并针对跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足、复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。
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