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近日,中科院遗传发育所研究员张劲松将做客金陵讲堂,作题为《水稻乙烯信号转导调控机制研究》的报告,敬请关注!
近日,湖南农业大学黄鹏将做客百博智慧大讲堂,做题为《药用植物活性成分合成与作用机制研究》的报告,敬请期待!
本文研究了水稻4种患病叶片及健康叶片,通过基于深度学习CNN模型的高精度自动检测方法,代替传统冗长的人工病害检测过程,为水稻叶片病害的检测提供最佳的结果。
本文研究了深度学习如何驱动表型系统,解决生殖生物学中的基本问题。
本研究采用高通量表型分析(HTPP)方法,对具有RUE和光合特性变异的田间小麦群体,建立了RUE、生物量和光合有效辐射(IPAR)的预测模型。
本文首次报道了一种柔性电子传感装置,该装置可实现与植物无害同居,并能持续监测其茎液流(茎液流是分析植物健康、水分消耗和养分分布的关键植物生理特性)。
研究人员提出了一种新的单阶段目标检测方法来定位农田中的作物和杂草
在该文章中,论文作者使用功能-结构模型评估用于表述根部结构的定量表型指标,以确定它们是否符合上述标准。
CropReporter最新应用文献:研究对其中25个葡萄品种同时进行了叶圆片生物测定以及光合表型测量(PhenoVation ,CropReporter),以确定它们对霜霉病的反应。
2021年04月08日,金陵讲堂第23期将由华中农业大学张献龙教授主讲,主题为《棉花重要性状形成的生物学及遗传学基础》,敬请期待!
本研究提出来一种用于植物表型分析的计算机视觉管道的pipeline,该pipeline可以分析具有高空间分辨率和光谱分辨率的地面采集成像光谱。重点研究了从预处理到高光谱图像分类的图像分析流程中的关键步骤。
本研究表明,三维体积法是更具代表性的标记,可以帮助种植者在香蕉幼嫩植株的早期胁迫阶段进行精细表型分析。
在这项研究中,我们回顾了精确农业中现有的基于图像的HTP方法,并讨论了它们在牧草育种中用于多年生黑麦草持久性估计的可行性。
本文引入了一个图像增强框架,该框架能够极大地扩大训练样本数量,同时为诸如目标检测、语义分割、实例分割、目标计数、图像去噪和分类等任务提供数据。
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