Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月30日 · 周三68 分 论文农业AI与大模型智慧农业 / 农业物联网2 个信源同时报道 阅读 4
AI For Sustainable Development Opportunities & Innovation
综述AI在可持续发展各领域的机会与创新路径，并强调负责任AI的治理要求。
数字农业与前沿技术
浏览数字农业与前沿技术相关政策、产业动态与研究。
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《Agentic Artificial Intelligence in Agriculture: A Systematic Mapping Review of Reported Architectures, Applications, Challenges, and Future Directions》
系统映射181项研究，梳理农业代理式AI的架构、应用、挑战与未来方向。
A PCA-based deep feature optimization framework for explainable orange fruit disease classification
提出PCA深度特征优化框架，用ViT+SVM分类橙子病害，准确率达99.12%。
Digital Technology Adoption Conditioning Analysis Model in Agriculture
构建并验证MAC-AgriTech模型，分析巴西农业数字技术采纳的条件因素与区域差异。
Brazilian Insect Survey: A Platform for Pest Management
巴西昆虫调查平台整合计算机视觉、田间试验与种群建模，实现害虫实时监测与治理。
Quantum Machine Learning for Hyperspectral Soil Nutrient Estimation in Precision Agriculture: A Review and Roadmap
综述量子机器学习用于高光谱土壤养分估算，指出其尚处早期并给出研究路线图。
One Toolchain, Six Domains: A Multiple-Case, Document-Based Study of Rapid IoT Prototypes Built in a One-Week Immersive Course on a Master’s Program in Applied Artificial Intelligence
基于六组一周IoT课程原型文档，分析其架构、AI集成与安全模式。
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月30日 · 周三69 分 论文数字农业与前沿技术智慧农业 / 农业物联网2 个信源同时报道 阅读 5
AI-Driven Precision Agriculture and Crop Resilience: Integrating Artificial Intelligence, IoT and Remote Sensing for Climate-Resilient Indian Agriculture: A Vision for Viksit Bharat 2047
提出AI+物联网+遥感驱动的精准农业概念框架，提升印度气候韧性作物生产。
AI and Sustainable Agriculture Through Cost–Benefit Analysis of Smart Irrigation Systems
通过成本效益分析评估AI智能灌溉系统的经济与环境影响。
Integrating artificial intelligence in climate change and sustainable development: A comprehensive bibliometric review
用文献计量法梳理2007-2025年AI与气候变化及可持续发展交叉研究，揭示主题演化与地域失衡。
Towards intelligent and scalable routing in cloud-based smart agriculture: a hybrid deep learning approach in big data era
提出AlexNet与蚁群优化混合路由框架，用于云智慧农业的智能路由与资源分配。
Integrating Material Flow Cost Accounting and IoT-Based Monitoring for Eco-Efficient Goat Farm Management
开发集成物联网监测与物料流成本核算的山羊养殖数字平台GEMBALA。
Research on the Application of Agricultural Big Data in Plant Growth Prediction——基于多源数据同化与混合智能（MDA-HI）框架
提出MDA-HI框架，融合过程模型与混合智能，用于作物生长与产量预测。
人工智能对农业新质生产力的驱动机制与效应——基于278个地级市面板数据（2010—2024）
基于278个地级市面板数据，实证检验人工智能对农业新质生产力的驱动机制与空间溢出效应。
Computer vision-based size estimation module for selective harvesting of lettuce
开发基于RGB图像处理的生菜尺寸估计软件，用于选择性采收决策。
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月22日 · 周二71 分 论文农业AI与大模型农业人工智能与决策模型2 个信源同时报道 阅读 2
Design and Implementation of an Ensemble Learning Based Decision Support Model for Crop Selection in Precision Agriculture
提出SCR-XGB五层框架，用梯度提升树集成从土壤和气候参数推荐作物。
Machine Learning for Surface Water Quality Management in Malaysia: Integrating Physicochemical Parameters, Nutrient Loads, Land Use, Hydrological Conditions, and Anthropogenic Pressure
构建马来西亚地表水质机器学习框架，融合多源环境数据实现分类、预测与污染事件检测。
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月22日 · 周二78 分 论文农业AI与大模型智慧农业 / 农业物联网2 个信源同时报道 阅读 2
A Systematic Study of Supervised and Ensemble Learning Approaches for Crop Selection in Smart Agriculture
系统综述2016-2026年24项作物推荐研究，比较四类机器学习方法并指出基准精度已趋饱和。
Identifying drought-responsive candidate genes in root and shoot tissues of wheat (Triticum aestivum L.) through RNA sequencing, cluster analysis, weighted gene co-expression network analysis, and machine learning models
通过RNA-seq、WGCNA和XGBoost-SHAP分析，鉴定小麦根和茎中响应干旱的候选基因。
Machine learning models combined with feature importance methods for honey yield classification: A replicable approach
构建可复现工作流，用气候变量与机器学习分类蜂蜜产量。