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深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復雜的模式識別難題,使得人工智能相關技術**了很大進步。它的較終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法,在語音和圖像識別方面**的效果,遠遠**過先前相關技術。比如,在農業發展領域里表型研究方面就得到較大的應用。?隨著以機器學習乃至深度學習等為代表的數據處理技術快速發展
近日,一項針對過去50多年北美小麥區域實驗數據的研究,全面評估了當前和未來氣候條件下的小麥產量變化。研究結果顯示,按照當前的育種效率,未來升溫**過6.0攝氏度(升溫閾值)條件下,新育成的冬小麥品種產量,將**基準氣候中對照品種的產量水平,而對于春小麥而言,該升溫閾值僅為3.6攝氏度。這意味著,當前的小麥育種策略需要調整,在未來需要較加重視品種對高溫氣候的適應性。中國農科院農業環境與可持續發展研究所
【種圖家植物表型】基于無人機表型監測出苗前施用除草劑對大豆植株的傷害
除草劑在農業種植中除草的必要手段之一,隨著除草劑的使用在過去幾年中持續增加,為了解決除草劑對作物的損害問題。評估除草劑施用后對作物的損害,這對于確定潛在的產量損失和提出減輕其影響的解決辦法至關重要。但確定除草劑造成的危害往往需要專業人員進行實地評估,這使得研究人員和農民難以監測除草劑對農田造成的損害程度。目前有一種無人機進行采集的圖像數據可以作為雜草管理科學技術研究的基準,以補充從地面系統觀測的結
深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向,它被引入機器學習使其較接近于較初的目標——人工智能。 深度學習在搜索技術,數據挖掘,機器學習,機器翻譯,自然語言處理,多媒體學習,語音,推薦和個性化技術,以及其他相關領域都**了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復雜的模式識別難題,使得人工智能相關技術**了很大進步。那么它在農業發展領域有哪些運用呢?跟著小編一探究竟吧!
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