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甘雨; 郭庆文; 王春桃; 梁炜健; 肖德琴; 吴惠粦;
华南农业大学数学与信息学院;
广东省农业人工智能重点实验室;
广州市智慧农业重点实验室;
广州国家现代农业产业科技创新中心;
作物; 害虫识别; EfficientNet; 坐标注意力机制; ADAM; IP102数据集;
机译:基于深卷积神经网络和改进算法的作物害虫和疾病检测
机译:基于深度学习的作物疾病与害虫的图像识别
机译:基于使用微景观的实验模型系统,农作物物种丰富度对害虫-天敌系统的影响
机译:识别随机子空间分类器的作物对作物的害虫
机译:生物能源作物和粮食作物之间土地分配的优化模型和识别运输网络中最脆弱环节的优化模型
机译:使用改进的粒子群优化的压电式纳米级基于模型的基于模型的基于模型的滞后识别
机译:基于苛刻环境深度学习的作物疾病与害虫识别模型研究
机译:基于计算机的大田作物害虫管理系统
机译:电化学蓄电池的充电状态估算方法,例如汽车,涉及基于信号识别传递模型的每个模型,以及选择识别的模型以确定电池的充电状态
机译:基于作物种植日期和相对成熟度值生成作物产量的数字模型
机译:基于天气和土壤数据,在作物发展过程中为作物提供数字模型
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