深度學習技術在農業發展中的運用

時間：2022-11-11

作者：三亞博瑞源科技有限公司

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詞條說明
**氣候變化，未來育種增產研究需重視“耐高溫”
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
【表型分析設備】遙感與小麥條銹病分析
在小麥耕種中，我們往往要通過人工的方式去對小麥的患病進行監測，這樣不僅耗時耗力，還可能**祛病的較好時機。像條銹病就是小麥疾病中較為普遍且嚴峻的一種病例，每年都會導致小麥的產量銳減，而在條銹病的感染前期癥狀不是特別明顯，常規的航拍數據可能做不到很好區分優劣效果，這就需要借助遙感圖像優勢，利用較深層次的光譜數據來挖掘一些肉眼無法察覺的信息。這里提到的遙感就是根據探測地表物體對電磁波的反射和其**的電
種圖家：食用菌數字化工廠生產輔助平臺
食用菌數字化工廠生產輔助平臺可以幫助食用菌生產企業實現數字化轉型，提高生產效率和產品質量。該平臺包括以下功能： 1. 生產計劃管理：根據市場需求和生產能力，制定生產計劃，并實時跟蹤生產進度。采用智能算法和數據分析技術，對生產計劃進行優化和調整，以提高生產效率和降低生產成本。 2. 生產線監控：通過傳感器和智能設備，對生產線進行實時監控和數據采集。可對溫度、濕度、光照、CO2濃度等生產環境參數進行監
深度學習技術在農業發展中的運用
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！