本文综述了人工智能在农业食品系统中的应用，首先总结了农业食品系统中的数据获取方法，其次介绍了农业、畜牧和渔业中人工智能方法的进展和应用，包括农业食品的分类、生长监测、产量预测和质量评估等，同时强调了转变现代农业食品系统所面临的潜在挑战和有前途的研究机会。

May, 2023

本文对深度学习技术在农业和食品生产方面应用的 40 项研究进行了综述，考察了研究中使用的数据、模型和框架，比较了深度学习和其他常用图像处理技术在分类或回归性能上的表现，结果表明深度学习准确性高，优于现有的常用图像处理技术。

Jul, 2018

该论文综述了机器学习和深度学习在农业系统中的应用，并介绍了最近在农业应用领域提出的标签有效机器学习和深度学习方法，特别是弱监督、无监督和自监督学习方法，以及其在精准农业、植物表型鉴定和收获后质量评估等方面的应用。

May, 2023

农产品价格预测对农民、决策者和其他利益相关者至关重要。本文回顾了机器学习算法在农产品价格预测方面的最新研究。我们讨论了农业在发展中国家的重要性以及作物价格下跌所带来的问题。我们识别了农产品价格预测的挑战，并强调机器学习算法如何支持更好的预测。接下来，我们对最近的研究进行了全面分析，讨论了各种机器学习技术的优点和缺点。我们得出的结论是，机器学习有潜力在农产品价格预测方面带来革命，但进一步的研究至关重要，以解决相关的限制和挑战。

Oct, 2023

将遥感技术和机器学习运用于农业领域可以提高农业生产效率，改善产量预测和水资源管理，以实现联合国《可持续发展目标》中 “零饥饿” 的目标。通过综述现有文献，该研究探究了采用遥感、机器学习等技术进行农作物产量预测与水资源管理的方法，并探讨了如何将这些方法应用于实时决策，为农业生产提供决策依据。

Jun, 2023

本研究探讨了人工智能、物联网和机器人技术在农业领域的最新应用，并讨论了其优势、挑战以及未来研究方向。

Feb, 2022

本研究旨在探索基于基础模型（foundation models）在智能农业领域的潜力，通过回顾计算机科学领域的最新研究，并将其归类为语言基础模型、视觉基础模型、多模态基础模型和强化学习基础模型，本文提出了农业基础模型的发展过程和潜在应用及其在模型训练、验证和部署过程中可能面临的挑战，旨在通过引入农业基础模型这一有前景的范式，显著减少对大规模标记数据集的依赖，同时提高农业人工智能系统的效率、效果和泛化能力。

Aug, 2023

探讨人工智能在非洲不同地区可持续农业发展中的转型潜力，研究了人工智能在农业中的应用机会、挑战和影响，对精准农业、作物监测和适应气候的实践等机会进行了考察，同时研究了与技术基础设施、数据可访问性和技能差距相关的挑战。文章分析了人工智能对小农户、供应链和包容性增长的影响，讨论了伦理考虑和政策影响，为非洲农业可持续发展中利用人工智能的讨论做出了贡献。

Jan, 2024

通过分析园艺业从业人员的文本查询，我们展示了机器学习技术预测园艺业趋势的潜力。我们利用自然语言处理、分类和时间序列分析等方法，识别了从业者查询中的模式，并预测了园艺业的未来趋势。结果表明，机器学习技术还可用于预测其他农业领域的趋势，如果大规模农业企业能建立和维护一个类似的文本数据库，趋势预测和战略农业规划的潜力将会革新。技术与农业的融合为未来可持续农业和数据驱动型农业实践提供了一个有前景的发展路径。

Sep, 2023

全球挑战如人口增长、气候变化和资源稀缺日益严重，农业领域正处于关键时刻。可持续垂直农业作为解决这些挑战的转型性解决方案，通过在受控环境中最大化作物产量进行种植。这种范式转变需要集成尖端技术，其中人工智能（AI）处于前沿。本文全面探讨了 AI 在可持续垂直农业中的作用，研究其潜力、挑战和机遇。该综述汇集了当前 AI 应用的状况，包括机器学习、计算机视觉、物联网（IoT）和机器人技术，用于优化资源利用、自动化任务和增强决策能力。它发现了研究的空白，强调了优化 AI 模型、跨学科合作和农业中可解释性 AI 的发展的需要。其影响超出了效率的提高，而考虑了经济可行性、减少环境影响和增加食品安全。本文最后为相关利益相关者提供了见解，并提出了未来研究的方向，旨在引导将 AI 技术整合到可持续垂直农业中，为农业的弹性和可持续发展提供支持。

Nov, 2023