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沿着“零样本预测”继续探索，共 1 条内容。
预印本，未经实地验证。以500M参数TimesFM对半干旱退化地27个站点15分钟遥测零样本预测5厘米与30厘米土壤水分及温度，覆盖1—168小时7个时效。次日内领先统计基线21%—76%，超一天后落后6%—79%，日变化对齐是改进关键。
论文构建农业VLM基准，发现视觉编码器不弱，提出PPT验证器按评分标准选答案，大幅提升识别F1。
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。
提出融合变分模态分解与样本熵加权注意力的LSTM混合模型预测农业污染物浓度。
构建可复现工作流，用气候变量与机器学习分类蜂蜜产量。
系统比较硬投票、软投票与加权软投票三种决策级集成策略，用于番茄叶片病害分类。
王毅、崔茜彤、王晨、熊宝伟、邵国敏、王琬莹、曹培、韩文霆(西安财经大学/西北农林科技大学/西安理工大学)针对传统玉米产量预测方法难以揭示变量间因果关系的问题,提出融合因果推断与机器学习的预测方法:基于遥感指数、气象数据、土壤剖面湿度和阶段性作物观测数据等多源异构信息,采用偏相关与瞬时条件独立算法系统分析玉米产量与各影响因子之间的因果关系,构建可解释的玉米产量预测模型。
提出AerialStamp方法，从影像视觉线索与Sentinel-2时序估计航拍正射影像的拍摄日期。
研究变量喷施机压力预测的自适应ARX建模，比较固定、调度、反馈校正与自适应结构。
