027-87860098
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2023/9/4
在本文中，作者提出了一種基于專用深度學(xué)習(xí)模型——BarbNet進(jìn)行大麥芒顯微圖像中倒刺自動...
2023/9/1
本文提出了一種深度學(xué)習(xí)圖像分割方法組合，用于監(jiān)測整個農(nóng)田的營養(yǎng)狀況，并檢測養(yǎng)分短缺...
2023/9/1
研究結(jié)果表明，通過數(shù)據(jù)融合和集成學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)基于無人機(jī)多傳感器光譜和紋理特征的TNC...
2023/8/29
該研究為植物氣孔研究提供了一個新的視角，有利于深入探索氣孔運(yùn)動的機(jī)制，加快氣孔晝夜...
2023/7/5
該研究結(jié)合了高通量作物表型技術(shù)和全基因組關(guān)聯(lián)分析，探索了小麥生長和產(chǎn)量相關(guān)性狀的遺...
2023/6/21
本文所開發(fā)的基于圖像的水稻表型獲取和分析策略為整個生育期作物表型的提取和分析提供...
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