Bangladeschischer Landwirtschaftlicher Wissensgrafen: Ermöglichung der semantischen Integration und datengesteuerten Analyse - Vollversion
Der Bangladeschische Landwirtschaftliche Wissensgrafen (BDAKG) ist eine semantische Wissensrepräsentation, die landwirtschaftliche Daten in Bangladesch semantisch und analytisch integriert, um datengesteuerte Erkenntnisse zu ermöglichen.
Effizienter EnKF-LSTM Assimilierungsalgorithmus für das Modell des Pflanzenwachstums
Kombination von EnKF und LSTM verbessert die Genauigkeit der Vorhersage des Pflanzenwachstums.
Leistungsbeurteilung von Semi-supervised Learning Frameworks für die Multi-Class Unkrauterkennung
Semi-supervised Learning ermöglicht eine effiziente Unkrauterkennung mit reduzierten Kosten und verbesserten Leistungen.
Lincolns annotierter raumzeitlicher Erdbeerdatensatz (LAST-Straw)
Ein 3D-Datensatz von Erdbeer-Pflanzenscans ermöglicht die Phänotypisierung und bietet Einblicke in die zeitliche Entwicklung.
Effiziente Überwachung und Früherkennung von wasserlimitierendem Stress in Sojabohnen
Effiziente Überwachung und Früherkennung von wasserlimitierendem Stress in Sojabohnen durch Multi-Sensor- und Multi-zeitliche Hochdurchsatz-Phänotypisierung.
ViTaL: Automatisierte Pflanzenerkennung von Krankheiten in Blattbildern
Die Forschung präsentiert ein robustes Framework für die automatisierte Identifizierung von Krankheiten in Pflanzenblattbildern, das auf Vision-Transformern und linearer Projektion zur Merkmalsreduzierung basiert.
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