詞條
詞條說(shuō)明
植物的表型受基因和環(huán)境的雙重影響,難以進(jìn)行重復(fù)的有效測(cè)量。植物的表型是基因型和環(huán)境因素復(fù)雜交互的結(jié)果,基因型是表型得以表達(dá)的內(nèi)因,而環(huán)境是表型得以表達(dá)的外因。植物表型研究是研究在特定條件下植物所表現(xiàn)出的可觀察的結(jié)構(gòu)、功能等形態(tài)特征及其變化規(guī)律,正成為學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)界公認(rèn)的**研究和應(yīng)用領(lǐng)域之一,是解決面向未來(lái)的農(nóng)業(yè)挑戰(zhàn)的**技術(shù)領(lǐng)域之一。目前植物表型研究集中在小麥、擬南芥、水稻、玉米、高粱、大麥、西紅
互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)食用菌產(chǎn)業(yè)發(fā)展的啟發(fā)
隨著生活水平的提高,消費(fèi)者對(duì)具有藥食同源功效的菌菇產(chǎn)品越來(lái)越青睞。市場(chǎng)上可見(jiàn)的食用菌種類(lèi)也越來(lái)越多,并涌現(xiàn)出許多食用菌產(chǎn)品**企業(yè),市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈,但由于生產(chǎn)受制于傳統(tǒng)的季節(jié)性和傳統(tǒng)管理,企業(yè)想脫穎而出成為行業(yè)**者很難。因此一場(chǎng)創(chuàng)新與變革便悄然來(lái)臨。?其實(shí)要做好食用菌生產(chǎn)應(yīng)該從實(shí)際出發(fā)客觀審視當(dāng)?shù)刭Y源條件,要具有開(kāi)闊的思路和科學(xué)的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃。要參照現(xiàn)有的運(yùn)作模式、結(jié)合自己的實(shí)際進(jìn)行創(chuàng)新
種圖家:食用菌數(shù)字化工廠生產(chǎn)輔助平臺(tái)
食用菌數(shù)字化工廠生產(chǎn)輔助平臺(tái)可以幫助食用菌生產(chǎn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。該平臺(tái)包括以下功能: 1. 生產(chǎn)計(jì)劃管理:根據(jù)市場(chǎng)需求和生產(chǎn)能力,制定生產(chǎn)計(jì)劃,并實(shí)時(shí)跟蹤生產(chǎn)進(jìn)度。采用智能算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整,以提高生產(chǎn)效率和降低生產(chǎn)成本。 2. 生產(chǎn)線監(jiān)控:通過(guò)傳感器和智能設(shè)備,對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集??蓪?duì)溫度、濕度、光照、CO2濃度等生產(chǎn)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行監(jiān)
使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)從無(wú)人機(jī)低空遙感圖像中檢測(cè)麥穗
深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽(tīng)和思考等人類(lèi)的活動(dòng),解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)**了很大進(jìn)步。它的較終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面**的效果,遠(yuǎn)遠(yuǎn)**過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。比如,在農(nóng)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域里表型研究方面就得到較大的應(yīng)用。?隨著以機(jī)器學(xué)習(xí)乃至深度學(xué)習(xí)等為代表的數(shù)據(jù)處理技術(shù)快速發(fā)展
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