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在智慧农业中利用时间序列基础模型进行土壤湿度预测
本研究探索了基于基础模型的时间序列预测在智能农业领域中的潜力，特别应用了 TimeGPT 模型来预测土壤水势，展示了其在农业应用中具有竞争力的预测准确性，为可持续发展的农业奠定了基础。
PDFa month ago
机器学习在农业中的应用：近期趋势与未来研究方向
人工智能在农业中的应用被大部分忽视，本文通过对机器学习在农业中的应用进行全面综述，旨在探索其在农业实践和效率提升中的转型潜力，以优化作物产量并减少环境影响。通过分析和分类农业数据，本研究突出了机器学习能够提高农场生产力和盈利能力的例子，并讨
PDFa month ago
一份用于视觉品质检查的注释谷粒图像数据库
我们提出了一个名为 GrainSet 的基于机器视觉的数据库，用于谷物颗粒的视觉质量检测，其中包含超过 350K 个带有专家注释的单颗粒图像。我们还采用了常用的深度学习模型作为基准提供分类结果，相信我们的 GrainSet 将促进谷物质量检
PDF8 months ago
叶片疾病分类的机器学习方法：数据、技术与应用
可持续发展需求引入了一系列信息技术来辅助农业生产。特别是，人工智能的一个分支，即机器学习应用的出现，展示了多个突破，可以增强和革新植物病理学方法。近年来，机器学习已在学术研究和工业应用中被用于叶病分类。因此，本研究将提供对该主题不同方面，包
PDF9 months ago
智能农业中的基础模型：基础、机遇和挑战
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
PDFa year ago
物联网和农业趋势：系统文献综述
本文通过系统文献综述方法，总结了 Web of things 在农业领域的应用类型、方法和应用领域，并提出了一种基于 WOT 的智能农业模型，最后给出了研究亟需解决的问题和未来研究方向的建议。
PDFa year ago
ChatAgri：探索 ChatGPT 在跨语言农业文本分类中的潜力
本文探讨了采用 ChatGPT 模型在智慧农业信息化领域的应用，解决传统深度学习方法在农业领域中存在的较大问题，提高用户的信息获取效率。
PDFa year ago
光谱 3D 计算机视觉 -- 综述
该研究概述了光谱 3D 计算机视觉的方法，应用领域和未来挑战。该技术结合了几何和光谱分析，能够从电磁谱中获得更多物体信息，并在 3D 模型中显示物体特性，如反射率，色差和并不相同的明暗对比度等。该技术已在许多领域发现了应用，例如智能农业，环
PDFa year ago
智慧农业飞行基站任务卸载的风险敏感强化学习
本论文介绍了一种基于多角色风险敏感强化学习的空中基站智能农业任务调度方法，解决了传感器设备能耗和处理任务时间难题，并通过仿真实验证明其效果优于传统方法，可以提供一个保证的物联网任务处理服务并延长无人机在智能农业领域的使用时间。
PDF2 years ago
AAAIIGrow：智慧农业解决方案 – 自主温室控制
本文提出了一种名为 iGrow 的智能农业解决方案，利用传感器、人工智能和优化算法来控制自动化温室，实现高效智能化的农业生产，实验证明其显著提升了作物的产量和净利润。
PDF3 years ago