농업 기술

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näkemys - 농업 기술

다양한 센서 데이터를 활용하여 작물 바이오매스를 정확하고 효율적으로 추정할 수 있는 방법을 제시한다.

상태 공간 모델, 합성곱 신경망, 다중 헤드 자기 주의 메커니즘, 다층 퍼셉트론을 통합한 InsectMamba 모델은 곤충 해충의 시각적 특징을 포괄적으로 추출하여 정확한 분류를 달성한다.

본 연구는 토양 영양분, 기상 예측, 작물 질병 예측을 통합하여 농민들이 생산성 높은 작물을 선택하고 작물 질병을 예방할 수 있도록 지원하는 지능형 의사결정 지원 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다.

대규모 언어 모델은 농업 생산성 향상, 혁신 가속화, 농업 정책 개선에 도움이 될 수 있지만, 농업 인력 감소, 개인 농업 데이터 수집 증가, 불평등 심화 등의 위험성도 존재한다.

노이즈가 있는 환경에서 3D 재구성 성능을 높이기 위해 Bayesian 최적화 기반의 최적 카메라 배치 방법을 제안한다.

GPT-4는 농업 해충 관리 조언을 생성하고 평가하는 데 있어 효과적인 도구로 입증되었다. 지침 기반 프롬프팅을 통해 GPT-4는 72%의 정확도로 해충 관리 결정을 내릴 수 있었다.

잡초 관리의 효율성을 높이기 위한 준지도 학습의 효과적인 활용

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