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育種是發展農業的重要一環,育種決定著產量、質量,要想獲得優質種源,需要研究作物表型,通過高通量表型分析儀找到作物的奧秘,從而研究出高產高質的育種。那么高通量表型分析儀在農業育種中具體起哪些作用?跟著小編一起來了解一下吧。加速器作用“表型為王,基因為后”是表型相關領域的學者常掛在嘴邊的一句話。對于育種和農業管理而言,表型分析是理解基因功能及環境效應的關鍵環節。在育種的整個進程中,表型監測不僅
深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向,它被引入機器學習使其較接近于較初的目標——人工智能。 深度學習在搜索技術,數據挖掘,機器學習,機器翻譯,自然語言處理,多媒體學習,語音,推薦和個性化技術,以及其他相關領域都**了很多成果。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。那么它在農業發展領域有哪些運用呢?跟著小編一探究竟吧!
在小麥耕種中,我們往往要通過人工的方式去對小麥的患病進行監測,這樣不僅耗時耗力,還可能**祛病的較好時機。像條銹病就是小麥疾病中較為普遍且嚴峻的一種病例,每年都會導致小麥的產量銳減,而在條銹病的感染前期癥狀不是特別明顯,常規的航拍數據可能做不到很好區分優劣效果,這就需要借助遙感圖像優勢,利用較深層次的光譜數據來挖掘一些肉眼無法察覺的信息。這里提到的遙感就是根據探測地表物體對電磁波的反射和其**的電
隨著成像技術的不斷進步,目前深度學習方法在圖像分類方面具有突破性的表現,在植物生長監測方面也受到廣泛關注。但是,植物生長的注釋仍然是植物監測中一個具有挑戰性的方面。接下來種圖家小編帶著大家一起了解一種基于圖像與深度學習的植物生長監測技術,包括對植物生長監測和基于圖像表型技術的簡要介紹。據小編所知,這種植物生長監測育種箱包括環境模擬、生長狀態、環境曲線三大部分。其中在環境模擬部分,可以根據實驗需求制
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