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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
世界種業已開始進入“常規育種+生物技術+數字化”的“4.0時代”,意味著種業正迎來以轉基因、基因編輯、全基因組選擇、人工智能等技術融合發展為標志的新一輪科技革命。這對我國種業而言,既是挑戰,更是難得的發展機遇。抓住機遇,有序推進生物育種產業化勢在必行,然而在這推進過程中離不開表型數據的協助。 表型技術應用的發展 表型數據對于植物育種和智慧農業至關重要,因為表型是植物的語言,是植物表達自己生長狀態的
近年來我國食用菌大規模生產已形成穩定的發展業態,工廠化比例不斷提高,呈現食用菌工廠化生產向優勢企業集中現象,行業**企業間競爭也愈發激烈。但由于菌種研發信息化程度不足,生產流程管理“憑經驗”、“靠感覺”等現象,對菌種工廠效益提升有一定阻礙,因此,發展食用菌智能工廠對優質菌種研發、工廠生產精細化管理、多地工廠歷史信息整合分析有重大意義和促進作用。一.功能特性:l?菌種大數據中心,集行業數據
傳統食用菌育種技術涉及繁瑣的選育過程,較端氣候環境背景下迫切需要利用智能科研儀器來實時監測作物對環境變化的響應以加速育種周期。下面小編分享一份干貨“智能科研儀器如何助力食用菌育種,推進數字食用菌產業的發展”。快速育種是人工模擬自然環境(例如光和溫度)加速植物快速成熟以提高作物改良準確性和可預測性的綜合技術,其與經典育種技術的結合能夠產生具有更高遺傳增益和產量的抗逆/耐受品種。目前食用菌育種
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