【植物表型】利用高光譜成像檢測小麥早期冠腐病

時間：2023-03-09作者：三亞博瑞源科技有限公司瀏覽：311

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  詞條說明

• ”大數據“讓食用菌產業越來越智能化

  在互聯網新時代如果沒有數據，無論是學術研究，還是政策制定，都寸步難行。大數據正在不斷滲透至各個行業，乃至我們日常生活的點點滴滴，我們通過數據的搜集、處理、分析，可以較加科學性的得出一些意識和思維無法得出的結論。例如，在電商行業中，利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利于精細社會大生產；在傳統領域大數據同樣將發揮巨大作用，比如幫助農業根據環境氣候土壤作物狀況進行**

• 【表型技術】從點云分析中提取二維和三維魚類形態表型的應用

  ? ? ? ?魚類形態表型是人工育種、功能基因定位以及水產養殖和生態學中基于種群的研究的重要資源。為了避免傳統表型形態測量方法帶來的損傷魚體、依賴經驗、主觀意識等，因此開發了一種、準確且可定制的工具 —3DphenoFish軟件。在無損魚兒的狀態下進行魚類表型數據采集，此軟件可用于魚類形態表型研究，包括功能基因定位、人工選擇和保護研究。材料和方法&nbs

• 導致食用菌菌絲稀疏的因素以及解決辦法

  菌絲與菌種質量有關，菌種質量決定著產量。那么哪些因素會導致菌絲稀疏？用什么方法可以防治？菌絲一般出現增長速度較慢、纖弱、無力、稀疏。那么形成此現象的原因有以下幾種：**，種源特性退化、老化；*二，基料的含水量過低、pH過高或過低；*三，接近酸敗，培養溫度過高、濕度過大，基料營養的配比不合理；*四，種源自身帶有病毒和病菌等。那么如何防治呢？一起來看看小編的講解吧~?防治措施1、選用

• 使用深度學習技術從無人機低空遙感圖像中檢測麥穗

  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